摘要
本发明属于计算机视觉领域,涉及基于双目立体视觉的多目标检测跟踪方法。本发明使用双目相机获取图像,采用单双目融合的目标检测与跟踪方法,有效解决了基于深度学习的目标检测只能识别检测预设类别的典型目标物的问题。此外,本发明的多目标跟踪策略可以在跟踪匹配流程上优化匹配效果,从而保证了跟踪精度与资源消耗的平衡。这种方法特别适用于无人车探测、监控摄像头系统等领域,可以大幅提高多目标检测与跟踪的精度和效率。
技术关键词
检测跟踪方法
双目立体视觉
深度学习网络模型
典型
坐标系
双目相机
监控摄像头系统
深度值
轨迹
双目视觉图像
匈牙利算法
卡尔曼滤波
融合策略
计算机视觉
矩阵
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