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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明涉及智能视频监控和智能安保技术领域，特别是涉及一种级联检测和匹配的端到端多目标跟踪系统，包括输入模块、特征提取模块、输入预处理模块、目标检测模块以及目标数据关联模块；输入模块用于将该图像二元组以孪生形式输入到特征提取模块；特征提取模块采用DLA34网络作为下采样骨干网络，并在每一个下采样节点中加入上采样以实现语义融合；所述输入预处理模块用于将历史帧图像的特征进行融合；目标检测模块基于点的目标检测，定位目标位置，得到检测三元组；目标数据关联模块包括匹配模型和经过训练的基于卷积网络的非线性运动预测模型。通过本跟踪系统，能有效解决多尺度特征难以融合、任务失衡以及目标运动关联算法匹配效果较差的问题。

主权项：1.一种级联检测和匹配的端到端多目标跟踪系统，其特征在于：包括输入模块、特征提取模块、输入预处理模块、目标检测模块以及目标数据关联模块；所述输入模块用于输入图像二元组I...f,If+1，并将该图像二元组以孪生形式输入到特征提取模块；其中，I...f为多帧历史帧图像，If+1为后一帧图像；所述特征提取模块采用DLA34网络作为下采样骨干网络，并在每一个下采样节点中加入上采样以实现语义融合，用于提取历史帧图像的特征和后一帧图像的特征，并将该后一帧图像的特征送入目标检测模块；所述输入预处理模块用于将特征提取模块提取的历史帧图像的特征进行融合，并将其送入目标检测模块；所述目标检测模块为基于点的目标检测，用于定位目标位置，最终得到检测三元组Di,f,Si,f+1,Di,f+1；其中，Di,f为历史帧最后一帧第i个目标的真实检测框，Si,f+1为以Di,f的框中心点为中心，框的高宽向外扩展r倍并映射到后一帧If+1得到的扩展检测框，Di,f+1为后一帧图像的第i个目标的真实检测框；所述目标数据关联模块包括匹配模型和经过训练的基于卷积网络的非线性运动预测模型；所述运动预测模型用于进行目标运动预测，根据Di,f与Si,f+1得到下一帧的目标预测框位置D′i,f+1，所述匹配模型用于将前一帧目标与后一帧目标进行匹配关联，实现目标跟踪；其中，所述运动预测模型的训练是根据Di,f+1和D′i,f+1的位置匹配输出的差异性，通过反向传播完成。

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百度查询： 电子科技大学 一种级联检测和匹配的端到端多目标跟踪系统