基于多元差异性融合的行人多目标跟踪方法

摘要

本发明提出了一种基于多元差异性融合的行人多目标跟踪方法，包括下述步骤：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建基于多元差异性融合的检测和重识别集成式网络模型；(3)对基于多元差异性融合的检测和重识别集成式网络模型进行迭代训练；(4)获取行人多目标跟踪结果。本发明在构建基于多元差异性融合的检测和重识别集成式网络模型时，加入了训练数据、训练方式和网络结构的差异性，使得两个关键点热图预测子网络对不同大小的目标形成预测偏好，将两个子网络的预测结果相加融合，得到多元差异性融合的关键点热图，该方法解决了现有技术中只用单一关键点热图预测子网络预测所导致的检测召回率低的问题，提高了算法的跟踪准确度。