摘要
本发明涉及一种基于分阶段的自适应多目标跟踪方法,提出了分阶段关联的思路与自适应权重策略,当视频序列中待跟踪目标出现长时间遮挡、形变和光照变化等复杂情况,通过目标被遮挡程度对目标轨迹进行分类,结合实际情况设置合理的轨迹检测框关联顺序,同时针对每次关联设计不同的关联策略,进一步提升了跟踪准确率;将置信度差值与速度方向信息作为弱线索辅助强线索进行目标轨迹与检测框之间的匹配,进一步提升关联成功率;外观特征更新模块针对不同遮挡程度的目标设计不同外观特征更新策略,以提高外观特征的判别性。本发明的跟踪方法在复杂场景下仍能保持轨迹连续性与跟踪稳定性。
技术关键词
轨迹
跟踪方法
分阶段
卡尔曼滤波
置信度阈值
后续处理过程
匈牙利算法
特征提取网络
特征金字塔
权重策略
速度
线索
运动
矩阵
视频
连续性
序列
思路
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