摘要
本发明公开了一种基于超分辨率重建的行人追踪方法及系统,具体涉及图像追踪技术领域,其技术要点为:方法包括:利用行人高分辨率图像对改进的ESRGAN模型进行训练,得到训练后的超分网络模型;将训练后的超分网络模型对待重建的行人低分辨率图像进行超分重建,得到超分后的行人高分辨率图像,再将超分后的行人高分辨率图像输入至预设的目标检测网络模型,得到行人目标检测信息,利用行人目标检查信息进行检测框和行人轨迹的关联匹配,得到行人追踪轨迹;改进的ESRGAN模型具体为将原有ESRGAN模型的生成器中的RRDB结构的DB残差密集模块,更换为SADB空间注意力密集模块,替换得到RR‑SADB结构。
技术关键词
行人追踪方法
超分辨率
检测网络模型
图像
轨迹
注意力
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
积层
多尺度特征提取
训练集
模型训练模块
置信度阈值
上采样
特征提取模块
追踪系统
卷积模块
分支
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
红外图像采集装置
麦克风阵列
天然气
风险
无人机集群
芯片
控制站
无人机飞行轨迹
无线网络技术
影像
青少年特发性脊柱侧凸
脊柱侧凸矫形
通道
深度学习框架
蛋白芯片
自动质检方法
图像
硬件系统
三维点云模型
动作预测系统
运动轨迹预测
深度学习训练
手术机器人系统
内窥镜图像数据