[發明專利]一種面向城市交通的移動目標檢測及跟蹤方法在審
| 申請號: | 201811541565.5 | 申請日: | 2018-12-17 |
| 公開(公告)號: | CN109697420A | 公開(公告)日: | 2019-04-30 |
| 發明(設計)人: | 宋煥生;戴喆;張朝陽;侯景嚴;李懷宇;云旭;賈金明;李潤青;王璇;武非凡;梁浩翔;孫士杰;張文濤 | 申請(專利權)人: | 長安大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06T7/20 |
| 代理公司: | 西安恒泰知識產權代理事務所 61216 | 代理人: | 王芳 |
| 地址: | 710064 陜西省*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 算法 多目標跟蹤算法 面向城市交通 移動軌跡信息 移動目標檢測 視頻數據 跟蹤 相機 智能交通領域 獲取目標 交叉口處 交通場景 模型匹配 目標檢測 圖像特征 運動軌跡 自動檢測 城市道路 機動車 架設 視頻 儲存 圖像 分類 拍攝 | ||
1.一種面向城市交通的移動目標檢測及跟蹤方法,包括如下步驟:
步驟1:采集交通場景的視頻,獲得視頻截圖,對視頻截圖進行分類標注,把標注后的視頻截圖作為樣本集;
步驟2:將步驟1獲得的樣本集利用YOLO V3算法進行訓練,得到檢測模型,將交通場景的視頻輸入檢測模型,得到每一幀中圖像的像素信息和目標的檢測結果信息,其中,視頻的第t幀表示為Framet,t表示幀號取值為正整數;
其特征在于,還包括如下步驟:
步驟3:創建臨時軌跡列表Ts,此時Ts為空,讀取步驟2獲得的交通場景的視頻的Frame1作為當前幀,對Frame1中檢測到的每個目標建立新軌跡,并將所有新軌跡加入Ts,更新Frame2作為當前幀,將Frame1中每個目標的檢測結果信息作為當前幀Frame2的對應的軌跡終點信息,進入步驟4;
步驟4:設當前幀為Framet,則下一幀為Framet+1,將Framet中每條軌跡終點信息與Framet的目標的檢測結果信息進行匹配:將Framet中匹配成功的目標的檢測結果信息作為Framet+1中對應的軌跡終點信息,延續軌跡;將Framet中目標檢測結果匹配失敗的目標的檢測結果信息作為新軌跡的起點,創建新軌跡添加至Ts中,此時Framet中新軌跡的起點為Framet+1的軌跡終點信息;將Framet中軌跡終點信息匹配失敗的目標利用KCF算法獲得Framet中目標對應在Framet+1中對應目標的預測位置信息,延續軌跡,并將軌跡懷疑度Timer+1;當Framet不是視頻的最后一幀時,更新Framet+1作為當前幀執行步驟4,否則執行步驟5;
步驟5:對Ts中的軌跡進行篩選,獲得完整軌跡列表TA。
2.如權利要求1所述的面向城市交通的移動目標檢測及跟蹤方法,其特征在于,步驟1包括如下子步驟:
步驟1.1:采集交通場景的視頻,獲得5000張包含公交車、卡車、小汽車、摩托車、自行車、行人等目標的樣本圖像的視頻截圖;
步驟1.2:采用圖像標注工具對視頻截圖標注,所述標注包括對圖像中的目標進行目標類別以及圖像中的目標位置進行標注,標注后的視頻截圖作為樣本集。
3.如權利要求1所述的面向城市交通的移動目標檢測及跟蹤方法,其特征在于,步驟2包括如下子步驟:
將步驟1獲得的樣本集利用YOLOV3算法進行訓練,得到檢測模型,將交通場景的視頻輸入檢測模型,得到每一幀中圖像的像素信息和目標的檢測結果信息,其中,視頻的第t幀表示為Framet,t表示幀號取值為正整數,It表示t幀的圖像的像素信息,所述It包括圖片的寬度、高度、和面積以及像素信息,DBt表示t幀的檢測結果,且DBt={BBi,i=1,2,…,n},其中BBi表示t幀檢測到第i個目標信息,得到每一幀中目標的檢測結果信息,所述目標的檢測結果信息包括,目標檢測包絡框的中點坐標,目標檢測包絡框的寬度、高度、面積。
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