一种基于一对多匹配策略的视频行人流量估计方法

本发明公开了一种基于一对多匹配策略的视频行人流量估计方法，属于人流量检测技术领域。该方法包括：对所采集的视频进行等间隔采样得到视频帧，并对连续两帧图像中的行人进行目标检测与定位，生成行人头部目标点并裁剪出图像中的各个行人；在定位结果的基础上，利用卷积神经网络提取各行人的外观特征，并进行位置编码，将外观特征与位置特征进行拼接得到行人特征；通过多头解耦的自注意力机制对行人特征进行隐式匹配，得到匹配语义增强的行人特征；对两帧的行人特征之间两两计算哈达玛乘积，并输入判别器预测相识概率，最终实现一对多的行人特征匹配。本发明能够实时地对行人流量进行持续监测，流量计数结果准确率高，模型泛化能力强。