公开(公告)号：CN110991272B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN201911125301.6

申请日：2019-11-18

Applicant: 东北大学

Inventor： 宫俊 ,  刘聪 ,  王陈浩 ,  郭栋 ,  任航

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/54 ,  G06T7/246 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于视频跟踪的多目标车辆轨迹识别方法，涉及视频监控技术领域。本发明步骤如下：步骤1：采集监控视频图像，设置相关参数；步骤2：根据视频图像采用YOLOv3算法获取图像中要跟踪的所有车辆目标，将检测到的N个车辆作为跟踪目标，得到N个车辆的第Q帧目标框集合SQ,并以目标车辆的中心点作为轨迹记录点，建立轨迹集L＝{L1,L2,L3，…，LN}；步骤3：采用改进的YOLO v3算法进行车辆目标检测得到Q+1帧的目标框集合SQ+1，重复本步骤，直至将采集的监控视频图像全部检测完毕，输出最终的轨迹集L′。该方法不仅解决了多目标的车辆轨迹提取精度问题，而且具备很好的实时性，也解决了现有基于深度学习方法的车辆轨迹提取精度和速度有限问题。

公开(公告)号：CN110991272A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911125301.6

申请日：2019-11-18

Applicant: 东北大学

Inventor： 宫俊 ,  刘聪 ,  王陈浩 ,  郭栋 ,  任航

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明提供一种基于视频跟踪的多目标车辆轨迹识别方法，涉及视频监控技术领域。本发明步骤如下：步骤1：采集监控视频图像，设置相关参数；步骤2：根据视频图像采用YOLOv3算法获取图像中要跟踪的所有车辆目标，将检测到的N个车辆作为跟踪目标，得到N个车辆的第Q帧目标框集合SQ,并以目标车辆的中心点作为轨迹记录点，建立轨迹集L＝{L1,L2,L3，…，LN}；步骤3：采用改进的YOLO v3算法进行车辆目标检测得到Q+1帧的目标框集合SQ+1，重复本步骤，直至将采集的监控视频图像全部检测完毕，输出最终的轨迹集L′。该方法不仅解决了多目标的车辆轨迹提取精度问题，而且具备很好的实时性，也解决了现有基于深度学习方法的车辆轨迹提取精度和速度有限问题。