摘要
本发明涉及一种夜间车辆跨摄像头的轨迹追踪方法,包括:获取多个夜间道路摄像头的视频数据信息;得到多尺度融合特征图;构建MCAM‑YOLO网络模型,对每个车辆的检测,得到检测结果;得到检测车辆的轨迹;得到不同摄像头下经过匹配得到的统一全局轨迹ID;输出带有检测框、轨迹线、车辆信息的视频流。本发明实现了夜间车辆的跨摄像头轨迹追踪,以通过生成白天数据与夜间数据的多尺度融合,再结合MCAM‑YOLO网络模型,能够在夜间环境下对车辆进行准确检测,并实现跨摄像头的轨迹追踪,有效弥补了现有技术在夜间跨摄像头追踪方面的不足,大大提升了智慧交通中夜间车辆管理的能力。
技术关键词
轨迹追踪方法
矩阵
卡尔曼滤波
匈牙利算法
计算机程序指令
车辆
融合特征
运动补偿
多尺度
坐标
尺寸
网络
贪婪算法
全局运动估计
相机
元素
编码特征
数据
解码模块
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图像分割网络
图像分割方法
计算机程序指令
卷积特征
分割医学图像
集装箱底板
热压成型设备
干燥机
深度学习模型
智能监控方法
外骨骼
共享控制方法
策略网络模型
多任务
三维运动轨迹
多模态传感器
融合算法
信号处理
情景
失效传感器