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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546263A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211287331.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种应用于车辆的跨镜目标跟踪方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取各摄像头拍摄得到的视频帧，并对所述视频帧进行目标检测，以确定检测目标；对间隔设置的摄像头所拍摄的视频帧中的所述检测目标采用同一跟踪器进行目标跟踪，以生成若干跟踪单元；将两个所述跟踪器对应的跟踪结果输入至预先训练的目标识别模型进行识别，以确定属于同一检测目标的跟踪单元，其中，所述目标识别模型由具有跨镜目标的训练数据进行重训练得到。由此，可以提高不同摄像头对同一目标识别的准确性，进而保证了环境感知效果。
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公开(公告)号：CN116740145A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310933452.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 朱月萍
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请涉及目标跟踪技术领域，具体是涉及一种多目标跟踪方法、装置、车辆及存储介质。通过将待检测图像输入多目标跟踪模型，得到若干目标的识别信息；多目标跟踪模型中的骨干网络包括尺寸大于或者等于第一尺寸阈值的目标卷积核，且目标卷积核是基于尺寸不同的两个卷积核融合得到；将各目标的识别信息和各跟踪目标的识别信息进行匹配，得到各目标的身份标识。本发明的多目标跟踪模型使用的目标卷积核为大卷积核，具有有效感受野较大的优点。此外，由于目标卷积核是使用尺寸不同的两个卷积核融合得到的，能有效改善大卷积核计算量、参数量较大的缺点，提高多目标跟踪模型的模型效率，快速获得准确的多目标跟踪结果。
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公开(公告)号：CN115100242B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202210731104.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 朱月萍
Abstract: 本发明提供一种基于孪生网络的多目标跟踪方法，包括：分别对第一检测对象中的多个目标检测框、第二检测对象中的多个目标搜索框进行特征提取，得到第一目标特征和第二目标特征；将第一目标特征与第二目标特征进行互相关，得到多个预测目标对象；对多个第二目标特征进行特征提取，得到多个第三目标特征，并根据多个第三目标特征进行目标检测，得到多个检测目标对象；将多个预测目标对象与多个检测目标对象进行匹配；将匹配成功的预测目标对象以及没有匹配成功的检测目标对象作为目标跟踪对象进行跟踪。本发明采用孪生网络进行在线目标跟踪，能解决现有技术中基于离线图进行数据关联的多目标跟踪方法计算量大，耗时长，难以实现的问题。
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公开(公告)号：CN115641565A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211348536.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 朱月萍
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种车辆的目标跟踪方法及装置，其中，方法包括：获取当前车辆的设备列表中至少一个图像采集设备在目标时间区间内采集的序列图像；基于至少一个图像采集设备在目标时间区间内采集的序列图像获取在对应的时长内的轨迹列表；提取轨迹列表中每个图像采集设备的融合特征向量，并基于至少一个图像采集设备的轨迹列表匹配结果计算轨迹之间的特征标识，且基于特征标识确定同一目标标识，以对目标标识进行跟踪。本申请实施例可以通过融合特征进行跨摄像头多目标跟踪，可以有效的利用多帧图像的时空特征，降低了算法开销，提升了目标跟踪的准确性和可靠性，有效的满足车辆目标跟踪的需求。
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公开(公告)号：CN115100242A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210731104.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 朱月萍
Abstract: 本发明提供一种基于孪生网络的多目标跟踪方法，包括：分别对第一检测对象中的多个目标检测框、第二检测对象中的多个目标搜索框进行特征提取，得到第一目标特征和第二目标特征；将第一目标特征与第二目标特征进行互相关，得到多个预测目标对象；对多个第二目标特征进行特征提取，得到多个第三目标特征，并根据多个第三目标特征进行目标检测，得到多个检测目标对象；将多个预测目标对象与多个检测目标对象进行匹配；将匹配成功的预测目标对象以及没有匹配成功的检测目标对象作为目标跟踪对象进行跟踪。本发明采用孪生网络进行在线目标跟踪，能解决现有技术中基于离线图进行数据关联的多目标跟踪方法计算量大，耗时长，难以实现的问题。
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