公开(公告)号：CN111881840A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010748159.7

申请日：2020-07-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王涛 ,  李浥东 ,  王亚新 ,  郎丛妍 ,  冯松鹤

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于图网络的多目标跟踪方法，图网络包括特征提取网络模块和图卷积匹配模块，具体包括以下步骤：S1、选取视频中的两帧图像输入特征提取网络模块；S2、通过特征提取网络模块对目标进行特征的提取，获取两帧图像各自的目标特征向量集FM和FN，M和N分别表示两帧图像中检测到目标的数量；S3、基于目标特征向量集FM和FN，计算目标特征向量之间的相似度，构建二部图；S4、通过所述图卷积匹配模块对二部图进行匹配，并利用损失函数进行图网络的反向传播获得最优的匹配矩阵。本发明提供的一种基于图网络的多目标跟踪方法，利用卷积网络对目标进行特征提取，并且提出的损失函数解决了目标数量不确定的问题，大大提高多目标跟踪的正确率。

公开(公告)号：CN111881840B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202010748159.7

申请日：2020-07-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王涛 ,  李浥东 ,  王亚新 ,  郎丛妍 ,  冯松鹤

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于图网络的多目标跟踪方法，图网络包括特征提取网络模块和图卷积匹配模块，具体包括以下步骤：S1、选取视频中的两帧图像输入特征提取网络模块；S2、通过特征提取网络模块对目标进行特征的提取，获取两帧图像各自的目标特征向量集FM和FN，M和N分别表示两帧图像中检测到目标的数量；S3、基于目标特征向量集FM和FN，计算目标特征向量之间的相似度，构建二部图；S4、通过所述图卷积匹配模块对二部图进行匹配，并利用损失函数进行图网络的反向传播获得最优的匹配矩阵。本发明提供的一种基于图网络的多目标跟踪方法，利用卷积网络对目标进行特征提取，并且提出的损失函数解决了目标数量不确定的问题，大大提高多目标跟踪的正确率。