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申请/专利权人：湖南警察学院

摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为智慧城市摄像机多目标追踪方法及系统，包括以下步骤：基于监控图像，采用深度分离卷积神经网络和尺度不变特征转换进行图像处理和初步目标识别，并进行目标的初步检测。本发明中，特征金字塔网络和注意力机制精确识别不同尺度目标，加强多尺度特征抽取与融合，自适应尺度调整优化目标追踪灵活性与准确度，掩膜区域卷积神经网络和单眼深度估计融合解决目标遮挡，图卷积神经网络增强多摄像头数据整合，提升时空关联构建效率，时间卷积神经网络和长短期记忆神经网络结合，单类支持向量机用于异常行为识别和预警，提高行为分析准确性和预警及时性，增强智慧城市监控系统响应能力和事件处理效率。

主权项：1.智慧城市摄像机多目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：基于监控图像，采用深度分离卷积神经网络和尺度不变特征转换进行图像处理和初步目标识别，并进行目标的初步检测，生成初步目标识别信息；基于所述初步目标识别信息，采用特征金字塔网络以及注意力机制进行多尺度特征融合，并加强对多尺度目标的识别能力，生成多尺度目标特征信息；基于所述多尺度目标特征信息，运用尺度估计模块和锚框机制进行自适应尺度调整，优化目标追踪框的大小，生成自适应尺度调整后的追踪信息；基于所述自适应尺度调整后的追踪信息，使用掩膜区域卷积神经网络和单眼深度估计算法处理目标遮挡问题，获取目标间的遮挡关系和场景深度信息，生成目标遮挡关系与深度信息；基于所述目标遮挡关系与深度信息，通过图卷积神经网络整合多摄像头视角的数据，并建立目标在多摄像头视野中的时空关联，生成跨摄像头目标追踪信息；基于所述跨摄像头目标追踪信息，结合时间卷积神经网络和长短期记忆神经网络对目标模式进行学习，并使用单类支持向量机对异常行为进行识别、预警，生成异常行为识别与预警报告；所述初步目标识别信息包括目标的位置、大小和形状信息，所述多尺度目标特征信息具体为多层次、多尺度的目标特征描述，包括多尺度下目标的细节和结构信息，所述自适应尺度调整后的追踪信息具体为多尺度下匹配目标的追踪框及特征信息，所述目标遮挡关系与深度信息具体指包括遮挡目标的识别信息，以及目标在场景中的深度位置，所述跨摄像头目标追踪信息包括多摄像头间关键目标的位置、时间关联以及行为信息，所述异常行为识别与预警报告具体为发现的异常行为，并对其时间、地点、性质进行描述和预警。

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权利要求：

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