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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种基于DeepSort的行人追踪方法，包括：获取行人包括当前帧在内的多个连续的视频帧；使用DeepSort模型对当前帧中的移动行人目标进行多目标检测，获取所述当前帧中的目标检测结果；根据当前帧中的目标检测结果，为每一所述移动行人目标分配目标id；根据目标id锁定需要追踪的移动行人目标的目标id；为每一个移动行人目标设置一个轨迹，记录移动行人目标的轨迹；获取根据所述当前帧之前的多个连续帧确定的第一目标追踪结果；根据所述需要追踪的移动行人目标以及所述第一目标追踪结果，确定第二目标追踪结果，以实现对所述需要追踪的移动行人目标的追踪。本发明使用CrossAttention算法代替匈牙利算法，防止多人重叠时以及短暂消失时达到准确识别。
主权项：1.一种基于DeepSort的行人追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取行人包括当前帧在内的多个连续的视频帧；步骤2：使用DeepSort模型对当前帧中的移动行人目标进行多目标检测，获取所述当前帧中的目标检测结果；根据当前帧中的目标检测结果，为每一所述移动行人目标分配目标id；步骤3：根据目标id锁定需要追踪的移动行人目标的目标id；为每一个移动行人目标设置一个轨迹，记录移动行人目标的轨迹；步骤4：获取根据所述当前帧之前的多个连续帧确定的第一目标追踪结果；根据所述需要追踪的移动行人目标以及所述第一目标追踪结果，确定第二目标追踪结果，以实现对所述需要追踪的移动行人目标的追踪；所述DeepSort模型为基于卡尔曼滤波算法、EfficientVIT检测器和CrossAttention算法的运动追踪模型；所述卡尔曼滤波算法，用于对行人轨迹的预测和状态估计，得到所述移动行人目标的预测追踪框；所述EfficientVIT检测器，用于对实时检测到的移动行人目标的检测框进行特征提取与检测，得到移动行人目标的外观特征；所述CrossAttention算法，用于代替匈牙利算法的级联匹配，将移动行人目标的预测追踪框与检测框进行目标id匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于DeepSort的行人追踪方法
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