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申请/专利权人：杭州像素元科技有限公司
摘要：本发明提供一种结合弱线索和边界扩展聚类的跨摄像头多车辆跟踪方法，该方案以每一车辆目标检测框的车辆外表特征为强线索，以每一车辆目标检测框的边界框面积为弱线索，结合弱线索和强线索求取不同摄像头的多车辆跟踪轨迹的相似性矩阵；对相似度矩阵按照摄像头的拍摄顺序采用边界扩展聚类进行轨迹聚类，得到每个车辆的车辆跟踪轨迹，以提供高质量的轨迹特征以及高性能的轨迹聚类。
主权项：1.一种结合弱线索和边界扩展聚类的跨摄像头多车辆跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高速公路上的多个摄像头的跟踪视频流；将每一摄像头的跟踪视频的视频帧输入到预训练的车辆目标检测模块中得到车辆目标检测框，将车辆目标检测框对应的车辆目标检测框图像输入到预训练的特征提取模块中输出ReID特征以及车辆目标框的边界框面积，融合ReID特征得到车辆外表特征，将车辆外表特征和对应的车辆目标检测框输入到BoT-SORT目标跟踪模块中输出每一摄像头的多车辆跟踪轨迹，以每一车辆目标检测框的车辆外表特征为强线索，以每一车辆目标检测框的边界框面积为弱线索，结合弱线索和强线索求取不同摄像头的多车辆跟踪轨迹的相似性矩阵；根据摄像头的自前至后的拍摄顺序编号摄像头得到摄像头序列，根据摄像头序列、开始摄像头编号、结束摄像头编号以及边界长度对摄像头序列内的摄像头依次序进行分组，以开始摄像头编号为起点取摄像头序列内的边界长度内的摄像头为同一聚类组，以结束摄像头编号为终点取摄像头序列内的边界长度内的摄像头为同一聚类组，取摄像头序列中剩余的摄像头同其相邻的摄像头为同一聚类组，根据相似度矩阵依次序聚类合并所有聚类组内的多车辆跟踪轨迹得到全局的车辆跟踪轨迹，其中开始摄像头编号指的是场景路段的第一个出现的开始摄像头的编号，结束摄像头编号指的是场景路段的最后一个出现的结束摄像头的编号，边界长度取决于场景路段中接近开始摄像头或者结束摄像头的边界摄像头的位置。
全文数据：
权利要求：
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