[發明專利]一種利用人頭點定位和關節點信息的單相機多目標跟蹤方法在審

申請號：	202011502590.X	申請日：	2020-12-17
公開（公告）號：	CN112488057A	公開（公告）日：	2021-03-12
發明（設計）人：	周忠;吳威;高松;張鑫	申請（專利權）人：	北京航空航天大學
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司：	北京科迪生專利代理有限責任公司 11251	代理人：	鄧治平;顧煒
地址：	100191***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種利用人頭定位關節點信息相機多目標跟蹤方法
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【說明書】：

本發明涉及一種利用人頭點定位和關節點信息的單相機多目標跟蹤方法，其中利用人頭點定位和關節點信息的單相機多目標跟蹤方法包括：步驟S1：構建人頭點定位深度學習網絡模型；步驟S2：根據人頭點定位深度學習網絡，對視頻幀進行人頭點定位，得到每幀圖像中每個行人頭部的位置，同時，通過目標檢測算法得到行人包圍框，利用人頭點位置優化行人包圍框，得到最終行人目標檢測包圍框結果；步驟S3：根據行人目標檢測包圍框，提取行人表觀特征和關節點信息；步驟S4：根據行人的表觀特征和關節點信息，對行人進行軌跡關聯，獲取行人軌跡信息；本發明通過構建人頭點定位深度學習網絡，能更好處理行人未被完全遮擋的情況，將關節點特征與表觀特征結合避免誤匹配。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，特別涉及了一種利用人頭點定位和關節點信息的單相機多目標跟蹤方法及系統。

背景技術

近年來，隨著人們對城市管理、數字化樓宇、智能場景分析等領域的重視程度的提高，監控相機的安裝數量不斷的增加且覆蓋的范圍越來越廣。對于具有多個相機的龐大監控網絡，短時間內就會產生海量的數據，而每個相機下存在著各種復雜多樣的監控行人目標，如果依賴于人工對各個行人目標進行管理和跟蹤，則會造成增加管理成本、跟蹤難度高、追蹤效率低下以及出錯率高等問題。

因此如何高效、準確地解決多目標行人跟蹤過程的漏檢和關聯失誤、行人姿態變化對于行人間匹配困難、以及由于遮擋導致的跟蹤過程中的行人互換，軌跡漂移等問題成為一個亟待解決的問題。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明提供一種利用人頭點定位和關節點信息的單相機多目標跟蹤方法及系統，在單相機多目標跟蹤過程中的目標檢測和軌跡關聯兩方面對于多目標行人跟蹤算法進行優化，有效的減少多目標行人跟蹤過程中行人間互相遮擋導致的漏檢誤檢現象，以及由于遮擋導致的跟蹤過程中的行人互換，軌跡漂移等問題。

本發明技術解決方案為：一種利用人頭點定位和關節點信息的單相機多目標跟蹤方法，包括：

步驟S1：構建人頭點定位深度學習網絡模型；

步驟S2：根據人頭點定位深度學習網絡，對視頻幀進行人頭點定位，得到每幀圖像中每個行人頭部的位置，同時，通過目標檢測算法得到行人包圍框，利用人頭點位置優化行人包圍框，得到最終行人目標檢測包圍框結果；

步驟S3：根據行人目標檢測包圍框，提取行人表觀特征和關節點信息；

步驟S4：根據行人的表觀特征和關節點信息，對行人進行軌跡關聯，獲取行人軌跡信息。

本發明與現有技術相比，具有以下優點：

1、通過構建人頭點定位深度學習網絡，可以更好的處理行人未被完全遮擋的情況，在行人檢測中有更好的靈活性，利用人頭點的定位很好彌補由于部分遮擋導致的漏檢和誤篩除的問題。

2、利用卡爾曼濾波后的軌跡幀回歸和關節點相似性度量的方法可以快速將行人歷史軌跡與當前幀進行度量，引入關節點信息以使得軌跡關聯更為準確。

3、本發明在軌跡關聯部分，將關節點特征與表觀特征結合，充分利用了關節點信息，避免了表觀特征識別錯誤導致的誤匹配。