一种基于门控神经网络多目标交互目标跟踪方法

本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于门控神经网络多目标交互目标跟踪方法。包括以下步骤：网络设计：包括两个含有神经网络模块的门控单元以及卡尔曼跟踪框架；其中，第一级门控单元作为记忆更新模块，用于获取能够表示多目标历史状态中隐含的交互信息的记忆因子dk；第二级门控单元作为交互输入模块，用于对所述记忆因子dk中的交互信息进行解码，并将其转换为状态空间uk融入卡尔曼跟踪框架；网络训练：利用多目标历史状态数据，通过估计状态与真值状态之间的损失函数来训练网络中的所有可学习参数；多目标交互跟踪：利用训练好神经网络获得目标状态，实现多目标交互跟踪。