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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法，所述方法包括：1）针对模糊图像，判断模糊区域对目标垃圾的影响，预测下一帧预测框，减少垃圾的多检，提高统计的准确率。2）针对无人机采集数据时出现突然上升、下降、加速、减速情况，改进预测框与检测框的匹配方法，提高匹配的准确率，降低垃圾的多检率。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可实现对无人机拍摄的视频信息中的垃圾进行精准统计，大大减少了在园林管理中人力物力的投入，完善了园林管理系统和保洁人员的考核标准。
主权项：1.一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用无人机采集园林的视频信息并进行逐帧处理；2将步骤1中产生的视频帧输入到目标识别网络中，获得垃圾检测框信息；3初始化卡尔曼滤波器，跟踪器根据当前帧检测框位置预测下一帧检测框位置，生成预测框，然后将预测框与下一帧的检测框根据代价矩阵进行匹配，当匹配结果为跟踪器失配时，若跟踪器是不确定态，则直接删除跟踪器，若跟踪器是确定态且连续达到一定的次数，则删除跟踪器；当匹配结果为检测框失配时，将检测框初始化为一个新的跟踪器；当匹配结果为检测框和预测框配对成功时，将匹配成功的预测框对应的检测框通过卡尔曼滤波更新其对应的跟踪器；重复步骤3直到出现确认态的跟踪器或视频帧结束；4当步骤3中的不确定态跟踪器连续3帧匹配成功后，跟踪器变为确定态，将确定态的跟踪器预测的预测框与检测框进行级联匹配，当匹配结果为跟踪器匹配时，通过卡尔曼滤波更新其对应的跟踪器，当匹配结果为检测框和跟踪器失配时，将之前的不确认状态的跟踪器和失配的跟踪器一起和失配的检测器根据代价矩阵进行匹配；5当步骤4中代价矩阵匹配的结果为跟踪器失配时，若跟踪器是不确定态，则直接删除跟踪器，若跟踪器是确定态，则连续达到一定的次数才删除；当匹配结果为检测框失配时，将检测框初始化为一个新的跟踪器；当匹配结果为检测框和预测框配对成功时，将其对应的检测框通过卡尔曼滤波更新其对应的跟踪器；重复步骤4和步骤5直至视频结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法
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