公开(公告)号：CN108364301A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810144033.1

申请日：2018-02-12

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 黄凯奇 ,  赵鑫 ,  黄梁华

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置，旨在解决评估视觉跟踪算法稳定性评估不准确的问题。具体是：将视频中同一物体在所有帧中的位置对齐为相同的位置；根据相同的对齐参数将某视觉跟踪算法的跟踪结果进行归一化；在一段时间跨度内，计算所有归一化的跟踪结果与归一化的物体标注框之间的重叠率；将该跨时重叠率在整段视频的所有帧上求平均，得到该视频下的跨时重叠率得分；将跨时重叠率在某类物体的所有视频和所有物体类别上求取平均值，再基于时间跨度进行平均，得到视觉跟踪算法在完整视觉跟踪数据集下的稳定性评估结果。本发明能有效反映视觉跟踪算法跟踪的稳定性及准确性。

公开(公告)号：CN108364301B

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN201810144033.1

申请日：2018-02-12

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 黄凯奇 ,  赵鑫 ,  黄梁华

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置，旨在解决评估视觉跟踪算法稳定性评估不准确的问题。具体是：将视频中同一物体在所有帧中的位置对齐为相同的位置；根据相同的对齐参数将某视觉跟踪算法的跟踪结果进行归一化；在一段时间跨度内，计算所有归一化的跟踪结果与归一化的物体标注框之间的重叠率；将该跨时重叠率在整段视频的所有帧上求平均，得到该视频下的跨时重叠率得分；将跨时重叠率在某类物体的所有视频和所有物体类别上求取平均值，再基于时间跨度进行平均，得到视觉跟踪算法在完整视觉跟踪数据集下的稳定性评估结果。本发明能有效反映视觉跟踪算法跟踪的稳定性及准确性。