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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247687A
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：基于StrongSORT的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，本发明属于智能交通技术领域，具体涉及无人机航拍车辆轨迹追踪方法。本发明的目的是为了解决现有车辆追踪时的车辆轨迹连号现象，以及跟踪算法在使用前需要花费大量时间训练高精度检测器的问题。具体过程为：将待测的航拍视频输入训练好的YOLOv5网络模型，当视频中的任何车辆第一次被检测到时，采用StrongSORT对检测到的车辆的检测框创建轨迹信息；随着视频的进行，StrongSORT将根据YOLOv5的检测结果不断输出车辆检测框的轨迹信息，将具有相同车辆ID的轨迹信息放置于用一个列表中，即为每个车辆的轨迹；直至完成待测的航拍视频中所有车辆的轨迹追踪。
主权项：1.基于StrongSORT的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、获取用于训练YOLOv5网络模型的训练集；步骤二、将步骤一获取的训练集输入YOLOv5网络模型，YOLOv5网络模型输出车辆的检测框，对YOLOv5网络模型进行训练，直至收敛，获得训练好的YOLOv5网络模型；检测框包括检测框中心像素横坐标x、检测框中心像素纵坐标y、检测框像素宽l、检测框像素高w和目标类型；步骤三、将待测的航拍视频输入训练好的YOLOv5网络模型进行车辆检测，当视频中的任何车辆第一次被YOLOv5检测到时，采用StrongSORT对YOLOv5检测到的车辆的检测框创建轨迹信息；所述轨迹信息包括视频中每个车辆被检测到时对应的检测框中心像素横坐标x、检测框中心像素纵坐标y、检测框像素宽l、检测框像素高w、时间帧t、车辆ID；步骤四、随着视频的进行，StrongSORT将根据YOLOv5的检测结果不断输出车辆检测框的轨迹信息，将具有相同车辆ID的轨迹信息放置于用一个列表中，即为每个车辆的轨迹；直至完成待测的航拍视频中所有车辆的轨迹追踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于StrongSORT的无人机航拍车辆轨迹追踪方法
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