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申请/专利权人：珠海横琴高乐通无人机系统有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的景区无人机行人跟踪方法，包括：对无人机相机拍摄的行人图像进行背景减除，得到背景减除后的行人图像，输入至改进的卷积神经网络中，利用特征分组和语义信息提取，实现行人运动场景的分割，得到分割后的行人图像；采用多模板匹配方法，通过滑动预定义的行人模板并计算模板与图像块之间的相似度，检测出行人目标；基于第二度量进行目标跟踪，利用深度排序技术和最小余弦距离度量，实现边界框与轨道的匹配，进行连续跟踪。本发明通过深度学习改进背景建模和行人目标跟踪，提高了背景减除效率、行人背景突出和特征增强，以及实时视频流中对象跟踪的准确性和鲁棒性，特别是针对接近或被遮挡的多个行人对象的跟踪。
主权项：1.一种基于深度学习的景区无人机行人跟踪方法，其特征在于，包括：步骤1，对无人机相机拍摄的行人图像，利用深度学习算法进行背景减除，通过构建图像表示和提取前景与背景掩码，得到背景减除后的行人图像；步骤2，将背景减除后的行人图像输入至改进的卷积神经网络中，利用特征分组和语义信息提取，实现行人运动场景的分割，得到分割后的行人图像；步骤3，在分割后的行人图像上，采用多模板匹配方法，通过滑动预定义的行人模板并计算模板与图像块之间的相似度，检测出行人目标；步骤4，对于检测到的行人目标，基于第二度量进行目标跟踪，利用深度排序技术和最小余弦距离度量，实现边界框与轨道的精确匹配，从而进行连续跟踪；步骤5，输出基于深度学习的行人目标跟踪结果。
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权利要求：
百度查询： 珠海横琴高乐通无人机系统有限公司 一种基于深度学习的景区无人机行人跟踪方法
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