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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明公开了一种行人多目标跟踪识别方法和跟踪识别装置，解决现有技术存在的精确度低和稳定性差的问题。所述方法包括采用训练数据集训练网络并获取行人多目标跟踪识别模型的过程：获取包含行人多目标的训练数据集；将所述训练数据集输入基于FairMOT架构、由GAConv和CLFPN构建的Encoder‑Decoder网络，获得多尺度融合特征图；将所述多尺度融合特征图输入目标检测网络和重识别网络，获得目标和检测结果；将所述目标和检测结果输入跟踪网络进行跟踪，获得训练后的行人多目标跟踪识别模型；在采用所述训练数据集训练网络时，采用自适应loss衰减的学习率更改策略和AdamW相结合的方法执行网络参数优化。
主权项：1.一种行人多目标跟踪识别方法，其特征在于，所述方法包括采用训练数据集训练网络并获取行人多目标跟踪识别模型的过程；所述训练网络的过程包括：获取包含行人多目标的训练数据集；将所述训练数据集输入基于FairMOT架构的Encoder-Decoder网络进行特征提取，获得多尺度融合特征图；所述Encoder-Decoder网络中，采用全局注意卷积模块GAConv作为主干网络，引入跨层特征金字塔结构CLFPN对所述主干网络进行改进；将所述多尺度融合特征图输入所述FairMOT架构的目标检测网络和重识别网络，获得目标和检测结果；将所述目标和检测结果输入所述FairMOT架构的跟踪网络进行跟踪，获得训练后的行人多目标跟踪识别模型；在采用所述训练数据集训练网络时，采用自适应loss衰减的学习率更改策略和AdamW相结合的方法执行网络参数优化，网络参数收敛后的模型确定为所述训练后的行人多目标跟踪识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 行人多目标跟踪识别方法及跟踪识别装置
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