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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113628245A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110786110.5(22)申请日2021.07.12(71)申请人中国科学院自动化研究所地址100190北京市海淀区中关村东路95号(72)发明人胡卫明周宗伟高晋(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人张雅娜(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06K9/00(2006.01)G06K9/32(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称多目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明提供一种多目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:获取待检测的当前视频帧;基于目标检测网络,对所述当前视频帧进行多目标检测,得到检测结果;基于所述检测结果,对所述当前视频帧中的各目标进行目标跟踪;其中,所述目标检测网络包括若干组并行的目标检测分支和特征抽取分支;所述目标检测分支和特征抽取分支用于对所述当前视频帧的特征图中各个位置点进行处理。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质,节省了目标检测和特征抽取的时间消耗,大大提升了目标跟踪的速度,从而能够实现多目标的实时性跟踪,并且增强了抽取特征的鉴别性,同时避免了不必要的人力消耗和资源消耗。CN113628245ACN113628245A权利要求书1/2页1.一种多目标跟踪方法,其特征在于,包括:获取待检测的当前视频帧;基于目标检测网络,对所述当前视频帧进行多目标检测,得到检测结果;基于所述检测结果,对所述当前视频帧中的各目标进行目标跟踪;其中,所述目标检测网络包括若干组并行的目标检测分支和特征抽取分支;所述目标检测分支和特征抽取分支用于对所述当前视频帧的特征图中各个位置点进行处理。2.根据权利要求1所述的多目标跟踪方法,其特征在于,所述特征抽取分支包括可形变局部注意力模块;所述可形变局部注意力模块用于基于注意力机制获取特征图中局部位置点的局部特征。3.根据权利要求1所述的多目标跟踪方法,其特征在于,所述目标检测分支包括位置点分类分支和目标框回归分支;所述位置点分类分支、目标框回归分支和特征抽取分支中的至少一个包括任务敏感模块;所述任务敏感模块用于基于所处分支执行的任务选取对应位置点的特征。4.根据权利要求1所述的多目标跟踪方法,其特征在于,所述目标检测网络是基于如下步骤得到的:基于样本特征图中各个样本位置点处于对应目标框的中心度,计算各个样本位置点的置信度;基于所述置信度对各个样本位置点进行划分,得到正样本集和负样本集;基于所述正样本集和负样本集,对初始网络进行训练,得到所述目标检测网络。5.根据权利要求4所述的多目标跟踪方法,其特征在于,所述基于所述正样本集和负样本集,对初始网络进行训练,包括:基于所述正样本集和负样本集中各个样本点处于对应目标框的中心度,确定所述各个样本点的损失权重;基于所述各个样本点以及对应的损失权重,对所述初始网络进行训练。6.根据权利要求1至5中任一项所述的多目标跟踪方法,其特征在于,所述基于目标检测网络,对所述当前视频帧进行多目标检测,得到检测结果,之后还包括:基于所述检测结果中各预测框之间的交并比,以及各预测框对应特征之间的表观相似度,对所述各预测框进行筛选,得到多个目标框。7.根据权利要求6所述的多目标跟踪方法,其特征在于,所述基于所述检测结果,对所述当前视频帧中的各目标进行目标跟踪,包括:基于各目标框对应的特征,进行相邻视频帧之间的特征匹配,得到所述各目标的跟踪轨迹。8.一种多目标跟踪装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取待检测的当前视频帧;检测模块,用于基于目标检测网络,对所述当前视频帧进行多目标检测,得到检测结果;跟踪模块,用于基于所述检测结果,对所述当前视频帧中的各目标进行目标跟踪;其中,所述目标检测网络包括若干组并行的目标检测分支和特征抽取分支;所述目标2CN113628245A权利要求书2/2页检测分支和特征抽取分支中的至少一个是基于特征图中的各个位置点进行处理的。9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述多目标跟踪方法的步骤。10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述多目标跟踪方法的步骤。3CN113628245A说明书1/11页多目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质技术领域[0001]本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种多目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介