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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了车辆多目标智能动态融合跟踪方法，包括步骤：1、使用目标检测器对视频序列的每一帧进行目标检测，获取车辆目标的位置和大小信息；2、利用卡尔曼滤波器对车辆目标的运动进行建模和状态估计；3、使用相机运动补偿技术，通过图像配准估计相机的运动，并校正卡尔曼滤波器的预测，以适应动态相机场景；4、将当前帧的检测结果与已有的跟踪轨迹进行关联，使用改进的IoU和Re‑ID特征融合方法来增强关联的鲁棒性；5、解决全局分配问题，将检测到的车辆目标与现有轨迹相关联，并更新或维护跟踪轨迹，该方法通过优化数据关联策略、引入实时性能优化技术和提高模型的泛化能力，旨在提供一种鲁棒、准确且高效的车辆跟踪解决方案。
主权项：1.车辆多目标智能动态融合跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：1使用目标检测器对视频序列的每一帧进行目标检测，获取车辆目标的位置和大小信息，得到检测结果集合；2利用卡尔曼滤波器对车辆目标的运动进行建模和状态估计，使用八元组的方法表示： 其中xck,yck,wk,hk分别代表当前目标中心的横纵坐标以及目标框的宽和高，为下一帧预测的中心的横纵坐标以及目标框的宽和高，第k帧的测量向量为： 其中，分别代表目标中心在图像平面上的二维坐标的测量值，分别代表目标的宽度和高度的测量值；3使用相机运动补偿技术，通过图像配准估计相机的运动，并校正卡尔曼滤波器的预测，以适应动态相机场景；4将当前帧的检测结果与已有的跟踪轨迹进行关联，使用改进的IoU和Re-ID特征融合方法来增强关联的鲁棒性；5解决全局分配问题，将检测到的车辆目标与现有轨迹相关联，并更新或维护跟踪轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 车辆多目标智能动态融合跟踪方法
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