摘要
本发明公开了一种基于在线时空特征关联的船舶多目标跟踪方法,首先获取数据集图像并对图像样本进行目标检测,对检测结果在时间维度上的坐标和空间维度上的坐标进行标定,剔除置信度小于设定值的检测结果,引入遮挡感知非最大抑制来保留更多被遮挡的检测。其次,开发增强观测卡尔曼滤波器模块预测当前帧中跟踪目标的位置,然后分别在时间维度和空间维度上构建特征模型,并融合得到跟踪目标的时空特征模型;最后在线检测当前帧中物体的时空特征响应,并将时空特征响应与跟踪物体的时空物体特征模型进行关联,通过计算融合得到的相似度匹配矩阵,利用匈牙利算法求解跟踪物体历史轨迹与检测响应之间的最优关联对,并更新物体时空特征模型的参数。
技术关键词
时间特征模型
跟踪方法
匈牙利算法
增量线性判别分析
在线
颜色直方图
船舶
度量
网络深度
图像
物体
矩阵
卡尔曼滤波器
坐标
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