一种基于视频监控的行人多目标跟踪方法

摘要

本申请涉及一种基于视频监控的行人多目标跟踪方法，所述方法以监控视频中的行人目标作为应用场景，采用Faster RCNN网络获得场景内目标检测结果，以无迹卡尔曼滤波模块替换DEEPSORT网络中的卡尔曼滤波模块，对目标检测结果提取行人运动特征和行人表观特征，并进行目标之间的相似度比较，得到最终目标检测结果在各帧之间的正确关联。本发明采用改进的DEEPSORT网络根据行人真实场景中的运动状态，重新建立视频监控下的行人目标非线性运动模型，采用适用性更广的无迹卡尔曼滤波模块方法代替卡尔曼滤波模块进行运动特征的提取，以及行人目标实时状态的更新，提高监控场景下行人目标跟踪的准确性。