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申请/专利权人：南阳理工学院
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于轻量神经网络的行人目标跟踪方法，包括：获取监控视频中每一帧中的若干行人区域；得到每一个行人区域的相邻帧图像中像素点间的匹配程度；得到每一个行人区域在每帧图像中每个像素点的光流匹配点及光流向量；得到每个行人区域中每一帧的下一帧的预测位置；得到每个行人区域的若干待优化帧；得到优化后光流点及优化后聚类簇；得到每个行人区域中待优化帧的预测结果准确性；基于行人区域中待优化帧的预测结果准确性，结合行人区域中每一帧的下一帧的预测位置，构建光流场匹配模型并对行人区域进行跟踪。本发明通过增强边缘区域的光流匹配情况，提高了持续跟踪的准确性。
主权项：1.基于轻量神经网络的行人目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取监控视频中每一帧中的若干行人区域；根据每一个行人区域的每一帧中的像素点的八邻域灰度特征、像素点的区域位置特征以及像素点的灰度分布特征，得到每一个行人区域的相邻帧图像中像素点间的匹配程度；根据每一个行人区域的相邻帧图像中像素点的匹配程度，得到每一个行人区域在每帧图像中每个像素点的光流匹配点及光流向量；对每一个行人区域在每帧图像中像素点的光流匹配点进行聚类，得到若干聚类簇；根据每个行人区域在每帧中聚类簇的面积以及聚类簇中光流匹配点的光流向量，得到每个行人区域中每帧的运动距离和运动方向；根据每个行人区域中每帧的运动距离和方向，得到每个行人区域中每一帧的下一帧的预测位置；根据每个行人区域中每帧的光流匹配点数量，得到每个行人区域中每帧的光流点减少程度，进而得到每个行人区域的若干待优化帧；基于待优化帧的光流点减少程度，得到每个待优化帧降低后的相似度阈值，进而得到优化后光流点及优化后聚类簇；根据优化后聚类簇中优化后光流点的光流向量以及行人区域中每帧的运动距离和运动方向，得到每个行人区域中每个待优化帧中优化后聚类簇的优化程度，进而得到每个行人区域中待优化帧的预测结果准确性；基于行人区域中待优化帧的预测结果准确性，结合行人区域中每一帧的下一帧的预测位置，构建光流场匹配模型并对行人区域进行跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南阳理工学院 基于轻量神经网络的行人目标跟踪方法
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