CN114821431A - 一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法：其包括步骤1：将检测网络与特征提取网络融合后训练，得到训练好的融合网络；步骤2：将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图，其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息；步骤3：对预测结果进行非极大值抑制从而筛选出检测目标；步骤4：根据检测目标的位置信息在全局特征图中截取目标特征；步骤5：各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量；步骤6：将极大值抑制后的预测结果和目标特征向量输入到***中进行目标跟踪。本发明有效提高隧道复杂场景的多目标跟踪效率和准确性。

Description

一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法。
背景技术
多目标跟踪是目前研究的热点之一，其是深度挖掘交通监控视频中车辆行驶状况(如车速)、分析车辆异常行为(如异常停车、实线越线)的基础。然而，目前的视频多目标跟踪技术仍存在一些难点，如跟踪所花费的时间较长、在复杂场景下对目标跟踪准确率低等问题。隧道场景复杂，眩光干扰严重切远处目标小，对车辆多目标跟踪的准确性和实时性提出了更高的要求。目前已有的多目标跟踪算法或跟踪精度不够，或不满足工程实践的实时性，或仅能应用于单类别多目标跟踪，难以应用于隧道视频监控智能处理***，难以满足隧道场景的要求。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法，有效提高车辆多目标跟踪的处理效率，实现对多个类别的多个目标同时进行跟踪，且适用于隧道复杂场景。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法，包括：
步骤1：将检测网络与特征提取网络融合后训练，得到训练好的融合网络；
步骤2：将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图，其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息；
步骤3：对预测结果进行非极大值抑制从而筛选出检测目标；
步骤4：根据检测目标的位置信息在全局特征图中截取目标特征；
步骤5：各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量；
步骤6：将极大值抑制后的预测结果和目标特征向量输入到***中进行目标跟踪。
进一步地，检测网络为SSD或YOLO系列。
进一步地，训练融合网络时，构建相应的训练集，训练集包括目标类别、id和坐标。
进一步地，所述***为基于DeepSORT算法的***。
进一步地，步骤1具体为：
步骤1.1：图片输入融合网络，获取输入图片的FPN全局特征图；
步骤1.2：获取目标预测的类别、置信度和位置信息；
步骤1.3：判断是否训练，若不训练，则执行步骤2；若训练，则执行步骤1.4的训练步骤；步骤1.4：训练融合网络，具体为：
根据预测坐标在全局特征图中截取目标特征；
通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量；
计算损失，反向传播训练网络，即根据损失值修改网络参数。
进一步地，所述步骤1.4的训练步骤具体为：
步骤1.41：输入图片通过检测网络得到预测特征图，从而得到预测结果，即类别、置信度和位置信息；
步骤1.42：将检测网络8X下采样特征图C4进行2X上采样得到C4’；将检测网络4X下采样特征图C3进行1*1卷积得到C3’，C3’与C4’相拼接得到特征图P3；
步骤1.43：特征图P3进行2X上采样得到P3’，特征图C2进行1*1卷积得到C2’，P3’与C2’相拼接得到特征图P2，P2尺寸为w*h*c，其中w表示宽，h表示高，c表示通道；
步骤1.44：将特征图P2进行卷积操作，得到全局特征图F2；
步骤1.45：将检测网络的n个目标的预测坐标，映射到全局特征图F2上；
步骤1.46：根据目标在全局特征图的位置，将目标在全局特征图中截取出来，得到第i个目标的特征图F_Xi；
步骤1.47：各目标特征图通过SPP网络得到特征向量F_Vi；
步骤1.48：重复步骤1.47，得到n个目标所对应的特征向量F_Vi，进行拼接操作后，再进行BN操作实现归一化处理，得到特征向量F_Vn；
步骤1.49：将特征向量F_Vn后连接一个全连接层，全连接层输出大小为训练集id的最大值id_max+2，得到n*(id_max+2)大小；
步骤1.410：根据公式(1)对n*(id_max+2)与n个目标对应的真实id标签值进行交叉熵损失计算，其中，id为-1时不计算损失，得到Lid；
Figure BDA0003628055320000021
式中，M为类别的数量，N为样本数量，yic为符号函数，pic为观测样本i属于类别c的预测概率；
步骤1.411：采取多任务损失训练对检测网络原有损失函数与Lid进行训练；具体公式如下：
Figure BDA0003628055320000022
式中，αj为第j种损失的权重值，
Figure BDA0003628055320000023
为第i个样本第j种损失值，分别包含预测框损失、置信度损失、分类损失与id标签值损失，Ltotal为总损失。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明首先将检测网络与特征提取网络进行融合，大大减少跟踪耗费时间，同时可以对多个类别多个目标进行跟踪，其次还采取FPN、SPP、交叉熵损失训练等方式对融合网络的特征提取分支进行优化，使网络提取特征更加准确，可以有效提高多目标跟踪算法的处理效率，实现对多个类别的多个目标同时进行跟踪，适用于隧道复杂场景。
附图说明
图1为本发明隧道内实时多类别多目标跟踪方法流程图；
图2为本发明检测与特征提取融合网络的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
请参考图1和图2，本发明为一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其包括：
步骤1：将检测网络与特征提取网络融合后训练，得到训练好的融合网络；其中，选择的检测网络为SSD或YOLO系列；步骤1具体为：
步骤1.1：图片输入融合网络，获取输入图片的FPN全局特征图；
步骤1.2：获取目标预测的类别、置信度和位置信息；
步骤1.3：判断是否训练，若不训练，则执行步骤2；若训练，则执行步骤1.4的训练步骤；
步骤1.4：训练融合网络：根据预测坐标在全局特征图中截取目标特征；通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量；计算损失，反向传播训练网络，即根据损失值修改网络参数；训练融合网络时，构建相应的训练集，训练集包括目标类别、id和坐标；步骤1.4具体包括：
步骤1.41：输入图片通过检测网络得到预测特征图，从而得到预测结果，即类别、置信度和位置信息；
步骤1.42：将检测网络8X下采样特征图C4进行2X上采样得到C4’；将检测网络4X下采样特征图C3进行1*1卷积得到C3’，C3’与C4’相拼接得到特征图P3；
其中，下采样操作可以理解为压缩图像，原图宽w，高h，经过2X下采样后，宽高各缩小一半；4X下采样特征图，就是原图宽高各除以4；8X下采样特征图，就是原图宽高各除以8；上采样操作可以理解为填充图像，原特征图宽w，高h，2X上采样后，得到宽2w，高2h的特征图；
其中，C3大小为w/4,h/4，进行1*1卷积，意味着其宽高不变，只是channel维度变化，例如由2c变为c，channel可以理解为厚度，使得C3’与C4’channel维度相同，均为c，然后拼接，得到w/4,h/4，channel为2c的特征图；
步骤1.43：特征图P3进行2X上采样得到P3’，特征图C2进行1*1卷积得到C2’，P3’与C2’相拼接得到特征图P2，P2尺寸为w*h*c，其中w表示宽，h表示高，c表示通道；
步骤1.44：将特征图P2进行卷积操作，卷积核输入特征图大小为3*3，padding为1，步长为1，输入channel为c，输出channel为128，得到w*h*128大小的全局特征图F2；
步骤1.45：将检测网络的n个目标的预测坐标，映射到全局特征图F2上；
步骤1.46：根据目标在全局特征图的位置，将目标在全局特征图中截取出来，得到第i个目标的特征图F_Xi，F_Xi的尺寸为wi*hi*128；
步骤1.47：各目标特征图通过SPP网络(本实施例中，直接将特征图划分为1*1的特征块，进行最大池化操作)，得到1*128的特征向量F_Vi；
SPP本身分为以下步骤：
(1)、特征图划分为1*1的特征块，对每个块进行池化操作，得到1*128的特征向量；
(2)、特征图划分为2*2的特征块，对每个块进行池化操作，得到4*128的特征向量；
(3)、特征图划分为4*4的特征块，对每个块进行池化操作，得到16*128的特征向量；
(4)、将1*128，4*128，16*128的特征向量全部拼接，得到21*128的特征向量；
本实施例中，为方便仅将特征图划分为1*1的特征块，得到1*128的特征向量；
步骤1.48：重复步骤1.47，得到n个目标所对应的特征向量F_Vi，进行拼接操作后，再进行BN操作实现归一化处理，得到大小为n*128的特征向量F_Vn；
步骤1.49：将特征向量F_Vn后连接一个全连接层，全连接层输入大小为128，输出大小为训练集id的最大值id_max+2，得到n*(id_max+2)大小；
步骤1.410：根据公式(1)对n*(id_max+2)与n个目标对应的真实id标签值进行交叉熵损失计算，其中，id为-1时不计算损失，得到Lid；
Figure BDA0003628055320000041
式中，M为类别的数量，N为样本数量，yic为符号函数(若观测样本i的真实类别为c则为1，否则为0)，pic为观测样本i属于类别c的预测概率；
步骤1.411：采取多任务损失训练对检测网络原有损失函数与Lid进行训练；具体公式如下：
Figure BDA0003628055320000042
式中，αj为第j种损失的权重值，
Figure BDA0003628055320000043
为第i个样本第j种损失值，分别包含预测框损失、置信度损失、分类损失与id标签值损失，Ltotal为总损失。
步骤2：将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图，其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息；隧道内车道图片通过隧道内摄像头视频监控获取；
步骤3：对预测结果中的位置坐标进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression，NMS)从而筛选出准确的检测目标；
步骤4：根据检测目标的位置坐标信息映射到全局特征图上，在全局特征图中截取目标特征F_Xi；
步骤5：各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量F_Vi；重复该步骤，得到n个目标所对应的特征向量F_Vi；
步骤6：将极大值抑制后的预测结果(类别、置信度、位置信息)和目标特征向量输入到***中进行目标跟踪；本实施例中，***为基于DeepSORT算法的***。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其特征在于：包括
步骤1：将检测网络与特征提取网络融合后训练，得到训练好的融合网络；
步骤2：将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图，其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息；
步骤3：对预测结果进行非极大值抑制从而筛选出检测目标；
步骤4：根据检测目标的位置信息在全局特征图中截取目标特征；
步骤5：各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量；
步骤6：将极大值抑制后的预测结果和目标特征向量输入到***中进行目标跟踪。
2.根据权利要求1所述的隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其特征在于：检测网络为SSD或YOLO系列。
3.根据权利要求1所述的隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其特征在于：训练融合网络时，构建相应的训练集，训练集包括目标类别、id和坐标。
4.根据权利要求1所述的隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其特征在于：所述***为基于DeepSORT算法的***。
5.根据权利要求1所述的隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其特征在于：步骤1具体为：
步骤1.1：图片输入融合网络，获取输入图片的FPN全局特征图；
步骤1.2：获取目标预测的类别、置信度和位置信息；
步骤1.3：判断是否训练，若不训练，则执行步骤2；若训练，则执行步骤1.4的训练步骤；
步骤1.4：训练融合网络，具体为：
根据预测坐标在全局特征图中截取目标特征；
通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量；
计算损失，反向传播训练网络，即根据损失值修改网络参数。
6.根据权利要求5所述的隧道内实时多类别多目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤1.4的训练步骤具体为：
步骤1.41：输入图片通过检测网络得到预测特征图，从而得到预测结果，即类别、置信度和位置信息；
步骤1.42：将检测网络8X下采样特征图C4进行2X上采样得到C4’；将检测网络4X下采样特征图C3进行1*1卷积得到C3’，C3’与C4’相拼接得到特征图P3；
步骤1.43：特征图P3进行2X上采样得到P3’，特征图C2进行1*1卷积得到C2’，P3’与C2’相拼接得到特征图P2，P2尺寸为w*h*c，其中w表示宽，h表示高，c表示通道；
步骤1.44：将特征图P2进行卷积操作，得到全局特征图F2；
步骤1.45：将检测网络的n个目标的预测坐标，映射到全局特征图F2上；
步骤1.46：根据目标在全局特征图的位置，将目标在全局特征图中截取出来，得到第i个目标的特征图F_Xi；
步骤1.47：各目标特征图通过SPP网络得到特征向量F_Vi；
步骤1.48：重复步骤1.47，得到n个目标所对应的特征向量F_Vi，进行拼接操作后，再进行BN操作实现归一化处理，得到特征向量F_Vn；
步骤1.49：将特征向量F_Vn后连接一个全连接层，全连接层输出大小为训练集id的最大值id_max+2，得到n*(id_max+2)大小；
步骤1.410：根据公式(1)对n*(id_max+2)与n个目标对应的真实id标签值进行交叉熵损失计算，其中，id为-1时不计算损失，得到Lid；
Figure FDA0003628055310000021
式中，M为类别的数量，N为样本数量，yic为符号函数，pic为观测样本i属于类别c的预测概率；
步骤1.411：采取多任务损失训练对检测网络原有损失函数与Lid进行训练；具体公式如下：
Figure FDA0003628055310000022
式中，αj为第j种损失的权重值，
Figure FDA0003628055310000023
为第i个样本第j种损失值，分别包含预测框损失、置信度损失、分类损失与id标签值损失，Ltotal为总损失。
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