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申请/专利权人：广州紫为云科技有限公司
申请日：2024-05-21
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247314A
主分类号：G06T7/246
分类号：G06T7/246;G06N3/0455;G06N3/084;G06V10/25;G06V10/80;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：本发明提供一种多目标跟踪方法，本方法包括采集若干包含有多人并进行运动的视频，并构建多目标跟踪训练集；获取每段视频中每一帧的关于人的标准跟踪队列并对应构建每段所述视频的标准跟踪队列集；通过基于Transformer模型构建多目标跟踪网络模型并获取每段所述视频的识别跟踪队列集，通过计算识别跟踪队列和标准跟踪队列的损失并更新得到训练好的所述多目标跟踪网络模型，通过所述训练好的所述多目标跟踪网络模型实现多目标的实时跟踪。与现有技术相比，本发明利用Transformer模型可以进行端到端的学习，且能够直接从原始数据中学习目标的运动模式，无需依赖目标检测器，使训练的模型能够有更高的计算效率，进而提高模型对多目标跟踪的实时性。
主权项：1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：采集若干包含有多人并进行运动的视频，并根据所述视频构建多目标跟踪训练集；获取每段所述视频中每一帧的关于人的标准跟踪队列，并根据获取的所述标准跟踪队列构建每段所述视频的标准跟踪队列集；构建基于Transformer模型的多目标跟踪网络模型，并根据所述多目标跟踪训练集对所述多目标跟踪网络模型进行训练，具体包括：将每段所述视频输入所述多目标跟踪网络模型，所述多目标跟踪网络模型逐帧对所述视频进行识别，获取每段所述视频的每一帧的识别跟踪队列，并构建每段所述视频的识别跟踪队列集；在每次识别得到每段所述视频对应的识别跟踪队列集后，通过损失函数计算所述识别跟踪队列集和标准跟踪队列集的损失值，并通过反向传播更新所述多目标跟踪网络模型的参数；更新所述多目标跟踪网络模型的参数后，再将下一段所述视频输入所述多目标跟踪网络模型进行识别，最终得到训练好的多目标跟踪网络模型；获取目标运动视频，将所述目标运动视频输入所述训练好的多目标跟踪网络模型，得到目标跟踪队列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州紫为云科技有限公司 一种多目标跟踪方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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