公开(公告)号：CN117291952B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202311421363.8

申请日：2023-10-31

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 高鑫 ,  刘鹏 ,  吴润民 ,  熊一瑾 ,  张国英

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种基于速度预测和图像重建的多目标跟踪方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：利用的第一Tracker网络对当前帧和当前帧之前的连续多帧进行处理，得到第一目标特征图以及当前帧的目标预测框和分割掩膜；利用的LSTM网络对第二目标特征图进行处理，得到当前帧的目标速度；利用的条件自变分编码器对当前帧、第一目标特征图以及目标速度进行处理，得到下一帧的预测图像；利用的卷积神经网络对第一目标特征图和下一帧的预测图像进行处理,得到融合后的特征图；利用的第二Tracker网络对融合后的特征图进行处理，得到下一帧的目标预测框和分割掩膜。本申请解决了多目标跟踪任务中行人与车辆遮挡以及位移过大导致的跟踪精度下降的问题。

公开(公告)号：CN117291952A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311421363.8

申请日：2023-10-31

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 高鑫 ,  刘鹏 ,  吴润民 ,  熊一瑾 ,  张国英

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种基于速度预测和图像重建的多目标跟踪方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：利用的第一Tracker网络对当前帧和当前帧之前的连续多帧进行处理，得到第一目标特征图以及当前帧的目标预测框和分割掩膜；利用的LSTM网络对第二目标特征图进行处理，得到当前帧的目标速度；利用的条件自变分编码器对当前帧、第一目标特征图以及目标速度进行处理，得到下一帧的预测图像；利用的卷积神经网络对第一目标特征图和下一帧的预测图像进行处理,得到融合后的特征图；利用的第二Tracker网络对融合后的特征图进行处理，得到下一帧的目标预测框和分割掩膜。本申请解决了多目标跟踪任务中行人与车辆遮挡以及位移过大导致的跟踪精度下降的问题。