(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210820287.7 (22)申请日 2022.07.12 (71)申请人 中国航空工业 集团公司沈阳飞机设 计研究所 地址 110035 辽宁省沈阳市皇姑区塔湾街 40号 (72)发明人 周大鹏　杨大鹏　张曼　刘永臻　 马晨曦　周云龙　 (74)专利代理 机构 北京航信高科知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11526 专利代理师 刘传准 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种无人机目标人员跟踪方法及系统 (57)摘要 本申请属于无人机控制技术领域， 特别涉及 一种无人机目标人员跟踪 方法及系统。 该方法包 括步骤S1、 通过目标检测算法输出的首帧画面中 目标所在的位置及其边框， 形成目标检测框； 步 骤S2、 通过标签对首帧画面中的目标检测框进行 标记， 通过DeepSORT人体追踪 算法对后一帧画面 中标签的目标检测框所可能出现的位置及尺寸 进行先验估计； 步骤S3、 将先验估计与目标检测 算法输出的后一帧画面中目标所在的位置及其 边框进行匹配， 若匹配成功， 则将首帧画面中对 目标的标签继承到后一帧； 步骤S4、 将前一帧及 后一帧的目标检测结果共同输入到DeepSORT人 体追踪算法中， 对再下一帧画面中标签的目标框 所可能出现的位置及尺寸进行先验估计， 重复上 述步骤， 直至 完成对目标的连续跟踪。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115331120 A 2022.11.11 CN 115331120 A 1.一种无 人机目标 人员跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1、 通过目标检测算法输出的首帧画面中目标所在的位置及其边框， 形成目标检 测框， 所述目标为无 人机指控人员； 步骤S2、 通过标签对首帧画面中的目标检测框进行标记， 通过DeepSORT人体追踪算法 对后一帧画面中标签的目标检测框所 可能出现的位置及尺寸进行 先验估计； 步骤S3、 将所述先验估计与目标检测算法输出的后一帧画面中目标所在的位置及其边 框进行匹配， 若匹配成功， 则将首帧画面中对目标的标签继承到后一帧； 步骤S4、 将前一帧及后一帧的目标检测结果共同输入到DeepSORT人体追踪算法中， 对 再下一帧画面中标签的目标框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计， 重复上述步骤， 直 至完成对目标的连续跟踪。 2.如权利要求1所述的无人机目标人员跟踪方法， 其特征在于， 步骤S2中， 通过 DeepSORT人体追踪算法对后一 帧画面中标签的目标框所可能出现 的位置及尺寸进行先验 估计包括： 步骤S21、 通过 特征提取网络提取 所述目标检测框的特 征； 步骤S22、 计算所述目标检测框与预计的各轨迹对应的轨迹表观特征之间的余弦距离， 形成距离矩阵； 步骤S23、 利用卡尔曼滤波基于过去的帧结果预测每条轨迹在当前帧的状态先验估计， 当预测的结果与目标检测的马氏距离超过阈值时， 将对应于距离矩阵中该轨迹的值置为无 穷大， 更新所述距离矩阵； 步骤S24、 对所述距离矩阵， 通过匈牙利算法将所述目标检测框匹配到最优轨迹， 对于 匹配未成功的目标检测框及轨迹通过IOU匹配， 最终都未匹配成功的检测框则认为是新的 目标并分配新的ID。 3.如权利要求2所述的无人机目标人员跟踪方法， 其特征在于， 在步骤S24中， 对任一轨 迹， 若所述轨 迹连续无法匹配到检测结果的次数超过阈值， 则放弃对该轨 迹的跟踪。 4.一种无 人机目标 人员跟踪系统， 其特 征在于， 包括： 目标检测模块， 用于通过目标检测算法输出的首帧画面中目标所在的位置及其边框， 形成目标检测框， 所述目标为无 人机指控人员； 人员跟踪模块， 用于通过标签对首帧画面中的目标检测框进行标记， 通过DeepSORT人 体追踪算法对后一帧画面中标签的目标检测框所 可能出现的位置及尺寸进行 先验估计； 比对模块， 用于将所述先验估计与目标检测算法输出的后 一帧画面中目标所在的位置 及其边框进行匹配， 若匹配成功， 则将首帧画面中对目标的标签继承到后一帧； 循环模块， 用于将前一帧及后一帧的目标检测结果共同输入到DeepS ORT人体追踪算法 中， 对再下一帧画面中标签的目标框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计， 重复上述步 骤， 直至完成对目标的连续跟踪。 5.如权利要求4所述的无人机目标人员跟踪系统， 其特征在于， 所述人员跟踪模块包 括： 特征提取单元， 用于通过 特征提取网络提取 所述目标检测框的特 征； 余弦距离计算单元， 用于计算所述目标检测框与 预计的各轨迹对应的轨迹表观特征之 间的余弦距离， 形成距离矩阵；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115331120 A 2过滤单元， 用于利用卡尔曼滤波基于过去的帧结果预测每条轨迹在 当前帧的状态先验 估计， 当预测的结果与目标检测的马氏距离超过阈值时， 将对应于距离矩阵中该轨迹的值 置为无穷大， 更新所述距离矩阵； 轨迹匹配单元， 用于对所述距离矩阵， 通过匈牙利算法将所述目标检测框匹配到最优 轨迹， 对于匹配未成功的目标检测框及轨迹通过IOU匹配， 最 终都未匹配成功的检测框则认 为是新的目标并分配新的ID。 6.如权利要求5所述的无人机目标人员跟踪系统， 其特征在于， 所述轨迹匹配单元包括 轨迹更新单元， 用于对任一轨迹， 若 所述轨迹连续无法 匹配到检测结果的次数超过阈值， 则 放弃对该轨 迹的跟踪。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115331120 A 3