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申请/专利权人：上海交通大学宁波人工智能研究院

摘要：本发明公开了一种用在体育场景分析中的检测跟踪系统与方法，涉及多目标检测跟踪领域，所述系统包括摄像头模块、目标检测模块、外观特征提取模块、预测模块、运动相机补偿模块、高分匹配模块、位置特征提取模块、低分匹配模块、更新模块、轨迹维护模块。所述方法包括：步骤1、捕捉视频图像数据；步骤2、生成预测框；步骤3、识别运动员的位置信息，生成高分检测框和低分检测框；步骤4、提取运动员的外观特征；步骤5、计算检测框和轨迹之间的相似性并进行贪婪匹配；步骤6、提取低分检测框的位置特征；步骤7、计算检测框和轨迹之间的相似性并进行匹配；步骤8、对轨迹的卡尔曼滤波参数进行更新；步骤9、对轨迹的外观特征进行更新。

主权项：1.一种用在体育场景分析中的检测跟踪系统，其特征在于，所述系统包括摄像头模块、目标检测模块、外观特征提取模块、预测模块、运动相机补偿模块、高分匹配模块、位置特征提取模块、低分匹配模块、更新模块、轨迹维护模块；其中，所述摄像头模块是整个系统获取外部环境信息的主要传感模块，通过捕捉视频图像数据，提供实时的运动员位置和动作信息；所述目标检测模块连接所述摄像头模块，对获取的所述视频图像数据进行处理，生成检测框；所述外观特征提取模块连接所述目标检测模块，对置信度大于0.6的所述检测框，即高分检测框，进行高分检测，提取运动员的外观，再使用卷积神经网络提取初步特征，将提取的所述初步特征输入到Transformer模块中，以捕捉运动员的身体不同部位之间的依赖关系；所述预测模块连接所述摄像头模块，接收所述视频图像数据和t-1帧的轨迹信息，生成第t帧的轨迹预估；所述运动相机补偿模块连接所述预测模块，对所述视频图像数据和两帧之间的所述轨迹信息不一致问题进行修复；所述高分匹配模块连接所述外观特征提取模块和所述运动相机补偿模块，计算高分检测和轨迹预估所获得的外观之间的外观相似性和空间相似性，并进行匈牙利匹配，得到最终分配结果；对于没有匹配成功的所述高分检测框，直接初始化为新轨迹，并用所述高分检测框的外观特征来初始化所述新轨迹的外观特征；所述位置特征提取模块连接所述目标检测模块和所述高分匹配模块，对置信度小于0.6且大于0.2的所述检测框，即低分检测框，进行低分检测，利用所述检测框的位置信息和形状生成初步的位置特征嵌入，结合运动员与周围运动员之间的相对位置来更新所述位置特征嵌入；所述低分匹配模块连接所述位置特征提取模块，计算所述低分检测框和所述高分匹配模块中剩下轨迹的相似度，并进行匈牙利匹配得到最终匹配结果，对于没有匹配成功的所述低分检测框，直接丢弃；所述更新模块连接所述高分匹配模块和所述低分匹配模块，对匹配成功之后轨迹的卡尔曼滤波参数进行更新，便于后续进行更准确的位置估计；所述轨迹维护模块连接所述更新模块，对于在所述高分匹配模块中匹配上的轨迹，使用对应的高分检测的外观特征来更新轨迹的外观特征；对于在所述低分匹配模块中匹配上的轨迹，沿用当前的外观特征；对于所述新轨迹，判断所述新轨迹在下一帧中是否和检测匹配上，若匹配上，所述新轨迹转化为有效轨迹，若没有匹配上，所述新轨迹直接被丢弃。

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权利要求：

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