一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法.pdf

本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法:其包括步骤1:将检测网络与特征提取网络融合后训练,得到训练好的融合网络;步骤2:将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图,其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息;步骤3:对预测结果进行非极大值抑制从而筛选出检测目标;步骤4:根据检测目标的位置信息在全局特征图中截取目标特征;步骤5:各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量;步骤6:将极大值抑制后的预测结果和目标特征向量输入到跟踪器中进行目标跟踪。本发明有效提高隧道复杂场景的多目标跟踪效率和准确性。