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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于两阶段外观特征学习的多目标跟踪方法及相关装置，属于计算机视觉技术领域；所述方法获取待处理视频，实时传入跟踪框架；将视频图像传入单帧特征学习模型，提取目标单帧检测级别的外观特征，与上一帧的目标特征进行匹配，完成短期关联；将轨迹库中的候选轨迹和丢失轨迹输入训练好的多帧特征学习模型，提取目标轨迹级别的特征，从而完成轨迹之间的关联；将短期关联和长期关联的结果合并起来得到最终的跟踪结果；本发明提供的多目标跟踪方法或系统，在面临人群拥挤或者严重遮挡的特殊情况时，可获得较准确的跟踪结果。
主权项：1.一种基于两阶段外观特征学习的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理视频图像数据；将待处理视频图像数据输入预先训练好的单帧特征学习模型，提取目标的短期外观特征，将目标的短期外观特征进行短期关联得到短期关联结果，并更新候选轨迹库和丢失轨迹库；将候选轨迹库和丢失轨迹库中的候选轨迹和丢失轨迹输入预先训练好的多帧特征学习模型，提取目标的长期轨迹级别特征，将目标的长期轨迹级别特征进行长期关联得到长期关联结果；将短期关联结果和长期关联结果整合，实现多目标跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于两阶段外观特征学习的多目标跟踪方法及相关装置
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