[發明專利]一種基于CSSD的電力檢修行人多目標跟蹤算法

在審

• 申請號: 202010967653.2
• 申請日: 2020-09-15
• 公開（公告）號: CN112084985A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 公凡奎;沈茂東;張俊嶺;周偉;何成;高宏;馬超;裴健;張波;劉海威;蘇彪;田佳
• 申請（專利權）人: 山東魯能軟件技術有限公司;國網山東省電力公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q50/06
• 代理公司: 青島鼎丞智佳知識產權代理事務所(普通合伙) 37277
• 代理人: 曲志乾

1.一種基于CSSD的電力檢修行人多目標跟蹤算法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.對視頻流圖像進行解碼，獲取監控圖像；

S2.將步驟S1中獲取的圖像數據輸入SSD特征提取網絡，獲得特征圖；

S3.將特征圖經由輔助卷積層獲得多尺度特征圖，在多尺度特征圖上分別進行特征類別分類和坐標回歸；

S4.將行人坐標映射到步驟S2中的特征圖中，獲得行人特征向量；

S5.對步驟S4中圖像內的各行人特征向量進行逐幀暫存；

S6.將步驟S4中獲得的特征向量與暫存的前一幀圖像中的多個行人的特征向量進行比對，計算兩幀圖像中行人特征向量的余弦相似度；

S7.根據步驟S6中行人特征相似度的大小進行排序，對相鄰幀的圖像中的目標行人進行匹配；

S8.重復步驟S2至步驟S7，實現視頻流中行人的多目標跟蹤。

2.根據權利要求1所述的一種基于CSSD的電力檢修行人多目標跟蹤算法，其特征在于，所述步驟S4的具體步驟為，

依據特征提取網絡的結構計算出步驟S3中的行人坐標在特征圖中的數值，行人坐標在特征提取網絡單層網絡中的計算公式如式(1)所示，其中和p分別為傳播前后的坐標，padding為填充，stride為步長，對于原始坐標通過卷積坐標計算與池化坐標計算獲得在特征圖中的區域坐標，最終在特征圖中獲得行人特征向量；

3.根據權利要求1所述的一種基于CSSD的電力檢修行人多目標跟蹤算法，其特征在于，所述步驟S6中余弦相似度cos(θ)的計算公式如式(2)所示，

其中x和分別為當前幀和前一幀圖像中行人的特征向量，x_i和分別為當前幀和前一幀圖像中行人的特征向量的第i個參數，余弦相似度越大、越接近1表明兩個向量越接近、匹配的可能性越大。

4.根據權利要求1所述的一種基于CSSD的電力檢修行人多目標跟蹤算法，其特征在于，所述步驟S7中，對當前幀的每一個行人特征向量，在前一幀中選擇余弦相似度最大的向量與之匹配，如果有兩個特征向量的與前一幀的同一個特征向量相匹配，則選擇輔助置信度最大的閾值配對，輔助置信度Score_i的計算公式如式(3)所示，

Score_i＝ln(Confidence_i*cos(θ)) (3)

其中Confidence_i為第i個行人的置信度，cos(θ)為余弦相似度。