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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所

摘要：本发明提出了一种基于增强目标外观特征显著性的多目标跟踪方法，包括S110：收集动态开放场景下的目标监控视频序列，并将其划分为训练集和验证集；S120：构建基于增强目标外观特征显著性的多目标跟踪框架，该多目标跟踪框架由基础特征提取器、特征解耦子网络、引导外观特征增强子网络和门控外观更新策略组成；S130：执行多目标跟踪框架的训练；S140：执行多目标跟踪框架的在线推理；S150：对于匹配到的目标，利用门控外观更新策略，根据匹配线索自适应选择外观信息特征更新方式，对目标的外观信息特征进行更新。本发明充分考虑了开放场景中的遮挡、模糊和尺度变化等问题，有效提高了个体外观特征的判别性。

主权项：1.一种基于增强目标外观特征显著性的多目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S110：收集动态开放场景下的目标监控视频序列，并将其划分为训练集和验证集；S120：构建基于增强目标外观特征显著性的多目标跟踪框架，该多目标跟踪框架由基础特征提取器、特征解耦子网络、引导外观特征增强子网络和门控外观更新策略组成，其中基础特征提取器用于将目标监控视频序列中的每一帧依次作为输入，提取每帧图像的原始特征图，特征解耦子网络用于将原始特征图作为输入，并分别输出检测相关特征图和目标外观信息特征图，引导外观特征增强子网络用于将目标外观信息特征图作为输入，采用引导学习特征方法，提高目标个体的判别性，门控外观更新策略用于允许根据已经匹配目标的匹配线索对匹配到的目标自适应选择外观更新方式，并对外观特征进行更新；S130：执行多目标跟踪框架的训练，其中，利用S110构建的训练集对基础特征提取器、特征解耦子网络和引导外观特征增强子网络进行训练，得到基础特征提取器、特征解耦子网络的权重；S140：执行多目标跟踪框架的在线推理：首先加载训练好的网络权重，并从检测相关特征图获取目标的目标位置，从目标外观信息特征图获取外观信息特征，然后在目标位置、外观信息特征与现有轨迹间构建匹配矩阵并通过匹配算法完成匹配，生成每个目标的运动轨迹，其中现有轨迹指的是之前帧中已经匹配到的目标；S150：对于匹配到的目标，利用门控外观更新策略，根据匹配线索自适应选择外观信息特征更新方式，对目标的外观信息特征进行更新。

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百度查询： 中国科学院光电技术研究所 一种基于增强目标外观特征显著性的多目标跟踪方法