摘要
一种无人机视角下多目标车辆跟踪方法、装置、设备及介质,包括输入无人机拍摄的图像序列,进行目标检测,得到图像中的目标检测结果;将目标检测结果进行外观特征提取,提取每个目标框中每个目标的外观特征;使用卡尔曼滤波器对每个目标进行状态估计和预测,包括目标的位置,速度和方向信息,得到每个目标的运动特征;将提取到的外观特征和运动特征结合,得到每个目标的目标特征向量;将无人机拍摄的当前帧中的目标特征向量与前一帧中已知的目标特征向量进行匹配,以确保在前后帧之间保持跟踪的稳定性;将每个目标的位置信息输出到结果中,形成跟踪轨迹。本发明能够提高无人机对变尺度目标检测跟踪的稳定性和准确性。
技术关键词
车辆跟踪方法
无人机
运动特征
输出特征
融合特征
视角
多尺度特征
卡尔曼滤波
匈牙利算法
特征金字塔
图像
结构网络
置信度阈值
多层次特征融合
车辆跟踪装置
分辨率
注意力
卷积模块
上采样
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运动评估方法
图像
多任务学习模型
评估人体
模式分类器
人脸图像特征
视线估计方法
车辆座舱
注意力
特征提取网络
时延估计方法
深度学习算法
网络结构
输出特征
主动声呐
电子流量控制阀
杂草识别
喷施作业
生成高分辨率
喷施装置
多传感器融合
监测系统
边坡
数据训练神经网络
合成孔径雷达