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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明公开了一种基于检测的声学动态多目标跟踪系统与跟踪方法，属于水下声视觉环境感知技术领域。声呐设备的输出端与声呐图像序列预处理模块的输入端连接，声呐图像序列预处理模块的输出端与运动预测模块和目标检测模块的输入端连接，目标检测模块和运动预测模块的输出端与级联匹配模块的输入端连接，级联匹配模块的输出端与IOU匹配模块的输入端连接，级联匹配模块与IOU匹配模块共同构成目标匹配模块，目标匹配模块的输出结果作为当前帧声呐图像St的跟踪结果。本发明能够实现利用声学图像，对水下环境中的动态多目标进行跟踪，并解决跟踪过程中目标ID变更和轨迹中断等问题。

主权项：1.一种基于检测的声学动态多目标跟踪系统，其特征在于，所述系统包括声呐设备101、声呐图像序列预处理模块102、运动预测模块103、目标检测模块104、级联匹配模块105和IOU匹配模块106，所述声呐设备101的输出端与所述声呐图像序列预处理模块102的输入端连接，所述声呐图像序列预处理模块102的输出端与所述运动预测模块103和目标检测模块104的输入端连接，所述目标检测模块104和运动预测模块103的输出端与所述级联匹配模块105的输入端连接，所述级联匹配模块105的输出端与所述IOU匹配模块106的输入端连接，所述级联匹配模块105与IOU匹配模块106共同构成目标匹配模块，目标匹配模块的输出结果作为当前帧声呐图像St的跟踪结果，所述声呐设备101，用于获取连续的声呐图像序列；所述声呐图像序列预处理模块102，用于对原始所述声呐图像序列进行预处理，初步提高图像质量，并输出上一帧声呐图像St-1和当前帧声呐图像St；所述运动预测模块103，用于获取上一帧声呐图像St-1输出的目标跟踪信息，利用卡尔曼滤波算法，输出当前帧声呐图像St中目标的预测值；所述目标检测模块104，用于针对当前帧声呐图像St，利用深度学习目标检测算法和统计学检测方法进行检测，并进行数据融合，输出当前帧声呐图像St中目标的检测值；所述级联匹配模块105，用于通过计算当前帧声呐图像St中预测目标与检测目标之间的马氏距离与余弦距离作为相似度衡量，进行目标匹配；所述IOU匹配模块106，用于根据计算当前帧声呐图像St中预测目标与检测目标之间的IOU距离作为相似度衡量，进行目标再匹配。

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权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于检测的声学动态多目标跟踪系统与跟踪方法