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一种基于多种信息融合的实时在线多目标跟踪方法

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本发明公开了一种基于多种信息融合的实时在线多目标跟踪方法。该方法为：首先使用数据集对目标检测网络进行训练，从网络中提取深度卷积特征，归一化特征向量，采用欧氏距离度量特征向量相似性；然后使用匈牙利算法对检测目标与追踪轨迹进行匹配，对于未匹配追踪轨迹的目标检测，分配卡尔曼预估器与相关滤波器结合的单目标追踪器，对于未分配检测目标的追踪轨迹进行阈值判断和追踪器销毁；最后对于跟踪成功的集合，通过检测集设置卡尔曼滤波器观测值，更新卡尔曼预估器参数。本发明提高了目标跟踪在跟踪困难场景下的鲁棒性，能够在目标遮挡、快速移动等跟踪困难场景下，实现对目标的精确跟踪。

著录项

公开/公告号CN109191497A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-11

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN201810927485.7
发明设计人冯长驹;练智超;张伟;
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申请日2018-08-15
分类号G06T7/246(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构32203 南京理工大学专利中心;
代理人薛云燕
地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
入库时间 2024-02-19 08:20:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-02-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/246 申请日:20180815

实质审查的生效
2019-01-11

公开

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