本发明提供了一种基于强化学习的多目标行人轨迹跟踪方法,主要涉及利用深度强化学习的方式对复杂场景视频中的多目标行人轨迹进行跟踪。该方法包括:为每一个跟踪目标分配一个由深度强化学习训练得到的单目标跟踪器,得到各个目标的轨迹,同时通过高精度的目标检测器检测当前帧中目标的位置,并根据其当前的表观信息以及位置信息通过匈牙利算法将检测结果与跟踪轨迹进行数据关联,从而实现视频序列中连续的多目标行人轨迹跟踪。本发明融合了深度学习与强化学习的优势,使其更好的对目标位置进行跟踪。此外,利用融合表观与位置特征的代价矩阵进行数据关联,有效避免遮挡漏检等问题,提高多目标轨迹跟踪准确度。
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