一種社區(qū)監(jiān)控場景下基于局部特征識別和鄰幀匹配的寵物跟蹤方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011029862.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112307897A | 公開（公告）日 | 2021-02-02 |
| 申請公布號 | CN112307897A | 申請公布日 | 2021-02-02 |
| 分類號 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 孫浩云;張衛(wèi)山;尹廣楹;張大千;徐亮;管洪清 | 申請（專利權(quán)）人 | 青島邃智信息科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京聯(lián)瑞聯(lián)豐知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 郭堃 |
| 地址 | 266500山東省青島市黃島區(qū)望江路500號1號樓412室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及圖像檢索、人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種社區(qū)監(jiān)控場景下基于局部特征識別和鄰幀匹配的寵物跟蹤方法，該方法首先對寵物的頭部、軀體、四肢以合適的若干個部位選區(qū)進(jìn)行劃分，對寵物個體以及每個局部特征部分建立多層次Adaboost分類器。然后使用建立好的ML?Adaboost分類器識別出每幀圖像中所存在的寵物個體以及對應(yīng)頭部、軀體、四肢部分；采用卡爾曼濾波對匹配失效的特征所處位置進(jìn)行預(yù)測，以便跟蹤算法能夠?qū)⑦B續(xù)幀的圖像中的寵物軌跡相關(guān)聯(lián)。本發(fā)明能夠在部分特征被遮擋的情況下仍然能夠?qū)櫸飩€體進(jìn)行大致方向上的跟蹤，并且逐幀匹配過程中相比于按照紋理特征相似度進(jìn)行匹配的方法更加迅速和精準(zhǔn)。?? |
