一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法
专利汇可以提供一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹 跟踪 方法。该发明首先检测视频中出现的群体人物，获取群体人物的 位置 信息和特征掩码；接着检测新增人物， 选定 当前追踪人物，逐 帧 计算当前追踪人物与相邻 视频帧 中人物的关联相似度；最后结合关联相似度，确定当前追踪人物的帧间动态，更新当前追踪人物运动线索，并遍历视频序列完成视频群体人物的运动轨迹跟踪。本发明利用群体人物的运动特性，在帧间人物关联匹配过程中，综合考虑位置关系和动作形态的影响，能够有效提高群体人物运动轨迹跟踪的准确率，具有良好的实施性和鲁棒性。，下面是一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法专利的具体信息内容。
1.一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)输入1个视频，设置标准视频帧尺寸为H×W，若视频帧尺寸与标准视频帧尺寸不一致，使用双线性内差值算法将视频帧缩放到标准视频帧尺寸大小，所述视频是用户输入的视频，H表示视频帧高度，W表示视频帧宽度，双线性内差值算法是一种常见的图像处理算法；
步骤2)使用Mask-RCNN网络对每一帧视频帧进行人物检测，获得第t帧视频帧检测到的人物集合为 第t帧视频帧第i个人物 的位置信息为 特征掩码
为 设置第t帧视频帧第i个人物 的匹配状态参数match＝0、标记状态参数mark＝0，所述Mask-RCNN网络是一种有效的人物检测算法，i是第t帧视频帧的人物编号，按照位置信息递增排序，nt是第t帧视频帧检测到的人物数量，匹配状态参数match∈{0,1}；
步骤3)设置视频中出现的群体人物数量为N，初始化N＝n1，赋值第一帧视频帧所有人物的标记状态参数mark为对应的人物编号，所述n1为第一帧视频帧检测到的人物数量，从第一帧视频帧开始逐帧进行人物匹配，直到遍历整个视频完成群体人物运动轨迹跟踪，步骤
4)至步骤5)将详述相邻视频帧第t帧视频帧至第t+1帧视频帧的人物匹配过程；
步骤4)依次检测第t帧视频帧所有人物的标记状态参数mark，如果存在人物对应的标记状态参数mark＝0，认定该人物为新增人物，修改N＝N+1，该人物的标记状态参数mark＝N步骤5)设置第t帧视频帧中匹配状态参数match＝0的人物集合为Pnon-match，遍历Pnon-match完成人物匹配，具体步骤如下：
步骤51)选取Pnon-match中人物编号最小的人物作为当前追踪人物，记为 的位置信息和特征掩码分别为 和
步骤52)设置第t+1帧视频帧mark＝0的人物集合为Pnon-mark，计算当前追踪人物 与Pnon-mark中有人物的关联相似度，具体步骤如下：
a)设置 为Pnon-mark中的人物，计算当前追踪人物 与 的位置差异度
所述 是 的位置信息；
b)计算当前追踪人物 与 的位置权值参数 所述
是当前追踪人物 与Pnon-mark中所有人物位置差异度之和；
c)计算当前追踪人物 与 的关联相似度 所述
是 的特征掩码；
步骤53)判断当前追踪人物 与Pnon-mark中所有人物的关联关系，具体步骤如下：
d)如果Linknow中存在当前追踪人物 与 的关联相似度linknow-track≥linkmin，且linknow-track在Linknow中最大，则认定当前追踪人物 与 匹配成功，更新 的匹配状态参数match＝1，更新 的标记状态参数mark为当前追踪人物 的标记状态参数取值，更新 在第t帧视频帧至第t+1帧视频帧的运动轨迹为 所述Linknow是与Pnon-mark的关联相似度集合，linkmin是最小关联相似度阈值；
e)如果Linknow中的取值均小于linkmin，则认定当前追踪人物Pnow在第t+1帧视频帧追踪失败，更新 的匹配状态参数match＝1，更新 第t帧视频帧至第t+1帧视频帧的运动轨迹为
步骤6)设置视频序列内标记状态参数mark取值相同的人物为同一人物，更新整理视频群体人物运动轨迹，视频群体人物运动轨迹跟踪结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法，其特征在于，所述步骤1)中，H按照数据集取720，W按照数据集取1280。
3.根据权利要求1所述的一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法，其特征在于，所述步骤5)中，所有人物的位置权值参数Wnow-j的取值之和为1，linkmin按照经验取
0.5。
一种基于特征关联的视频群体人物运动轨迹跟踪方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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