公开(公告)号：CN113409359B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202110710343.7

申请日：2021-06-25

Applicant: 之江实验室

Inventor： 储琪 ,  俞能海 ,  刘斌 ,  龚涛 ,  朱世强 ,  张鸿轩

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪方法，该方法将多目标跟踪任务分为基于Single Shot的目标跟踪与Identity‑Aware特征聚合的数据关联部分，Single Shot的目标跟踪一次性将前一帧所有的目标跟踪到当前帧中，Identity‑Aware特征聚合的数据关联聚合相邻帧同一物体的特征。本发明提出的Single Shot的目标跟踪为所有目标共享计算，使得多目标跟踪方法的速度不受目标数量的影响；本发明提出的Identity‑Aware特征聚合的数据关联提升了物体特征的区分性，使得数据关联部分更加准确。

公开(公告)号：CN113409359A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110710343.7

申请日：2021-06-25

Applicant: 之江实验室

Inventor： 储琪 ,  俞能海 ,  刘斌 ,  龚涛 ,  朱世强 ,  张鸿轩

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪方法，该方法将多目标跟踪任务分为基于Single Shot的目标跟踪与Identity‑Aware特征聚合的数据关联部分，Single Shot的目标跟踪一次性将前一帧所有的目标跟踪到当前帧中，Identity‑Aware特征聚合的数据关联聚合相邻帧同一物体的特征。本发明提出的Single Shot的目标跟踪为所有目标共享计算，使得多目标跟踪方法的速度不受目标数量的影响；本发明提出的Identity‑Aware特征聚合的数据关联提升了物体特征的区分性，使得数据关联部分更加准确。

公开(公告)号：CN113409356A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110695292.5

申请日：2021-06-23

Applicant: 之江实验室

Inventor： 储琪 ,  俞能海 ,  刘斌 ,  刘乾坤 ,  顾建军 ,  寄珊珊

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种相似度计算方法和多目标跟踪方法，对于每一视频帧中每个目标，计算目标的近邻，再利用目标与其近邻的目标外观特征构建顶点集合，利用目标之间的相互关系计算出有向边集合，从而构建一个有向图；对于相邻视频帧，利用两个视频帧中各目标的有向图进行匹配计算，获得相似度计算结果。本发明同时利用了目标的外观特征和目标之间的相对位置特征，并且，目标之间的拓扑结构也被很好地编码到有向图中。本发明提高了多目标追踪的准确度、精确率；且可在某个目标被其他目标遮挡严重时找回丢失的目标；可以获得更多的跟踪目标个数减少丢失目标个数。