一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法

文档序号:35966972发布日期:2023-11-09 07:12阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤s1包括以下子步骤:

3.根据权利要求2所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤s1.3中,在主干网络的四个阶段,输出特征的空间分辨率依次递减,分别为和其中,h表示输入图像的高度;w表示输入图像宽度。

4.根据权利要求2所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤s1.3中,四个阶段对应的编码器模块数量分别为3、3、12和3。

5.根据权利要求2所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤s2包括以下子步骤:

6.根据权利要求5所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤s2.2中,特征图φ的大小为

7.根据权利要求1所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤s3包括以下子步骤:

8.根据权利要求1所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤s4包括以下子步骤:

9.根据权利要求8所述的一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤s5包括以下子步骤:


技术总结
本发明公开了一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,包括以下步骤:改进联合检测跟踪模型TransCenter的主干网络结构,利用卷积结构构建注意力模块;改进联合检测跟踪模型TransCenter的特征融合网络,利用矩阵分解模型构建多尺度特征融合网络;设计多特征多级车辆目标匹配算法;在公开的车辆目标跟踪数据集UA‑DETRAC上训练联合车辆目标检测跟踪模型;使用训练的模型跟踪监控视频下的车辆目标。本发明适于监控视频下的车辆目标跟踪方法,能够有效降低因目标遮挡、目标相似、目标尺度快速变换等因素造成的车辆目标跟踪漂移和跟踪丢失,准确性更高、稳定性更强。

技术研发人员:廖孝勇,赵敏,孙棣华,岳强,李俊异,陈力云,代振,杨洁
受保护的技术使用者:重庆大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/16
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