一种联合注意力机制端到端训练的行人多目标跟踪方法

本发明公开了一种联合注意力机制端到端训练的行人多目标跟踪方法，收集带标签的视频序列的行人数据集，并利用标签中每个视频的第一帧真实边界框作为模板样本，再根据样本的中心在第二帧中裁剪出正搜索区域样本，以及在不是同类目标的区域裁剪出负搜索区域样本，组成三元组数据输入，然后利用卷积神经网络提取样本的特征信息，再使用注意力机制模块指导网络模型倾向重要的特征信息，最后计算相似度和数据关联。本发明将基于孪生网络的单目标跟踪和关联网络集成到统一的网络结构中，并结合注意力机制是网络偏重学习有意义的特征信息，提高网络模型的特征表达能力，提高计算效率，简化训练过程。

《一种联合注意力机制端到端训练的行人多目标跟踪方法》是一发明专利，专利号为 2020114532288，当前法律状态为已下证，由成都东方天呈智能科技有限公司提出申请，发明人为闫超;黄俊洁;韩强，申请日期为2020-12-11，公开（公告）日期为2024-04-02，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉技术领域 智能视频监控 人机交互 监护机器人 人脸跟踪 行人跟踪 跟踪目标确认目标 刑侦 行人检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种联合注意力机制端到端训练的行人多目标跟踪方法，收集带标签的视频序列的行人数据集，并利用标签中每个视频的第一帧真实边界框作为模板样本，再根据样本的中心在第二帧中裁剪出正搜索区域样本，以及在不是同类目标的区域裁剪出负搜索区域样本，组成三元组数据输入，然后利用卷积神经网络提取样本的特征信息，再使用注意力机制模块指导网络模型倾向重要的特征信息，最后计算相似度和数据关联。本发明将基于孪生网络的单目标跟踪和关联网络集成到统一的网络结构中，并结合注意力机制是网络偏重学习有意义的特征信息，提高网络模型的特征表达能力，提高计算效率，简化训练过程。

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