耦合车队跟驰强化的多孪生对抗网络跨相机车辆追踪方法

摘要

本发明公开了耦合车队跟驰强化的多孪生对抗网络跨相机车辆追踪方法，包括：训练目标检测神经网络和图像标准化对抗网络，分别用于提取目标位置和图像标准化；上述网络多重孪生用于多线程多监控视频同步处理；提取车辆轨迹，获取车辆队列跟驰运动特征与各车辆形态特征；划分车辆跟驰状态，构建动态车队特征提取模型；融合车辆运动、交通状态传播及摄像机空间分布，建立车辆时空预测迭代式；融合动态车队模型与队内车辆形态分布特征，实现多监控下车队群体跨相机匹配；并对动态车队内个体依次追踪编号，完成车辆跨相机追踪。对抗网络排除了背景与视角干扰，跟驰特性与动态车队模型为重识别增加稳定时空约束，极大提升了重识别效果。