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如何更好地实现视频多目标轨迹的连续跟踪？

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:6.39 MB | 2021-04-07

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　　针对多伯努利滤波方法在多目标跟踪时，难以检测新生目标，且当目标岀现互相遮挡等千扰时，跟踪精度下降，甚至岀现目标漏跟，以及当漏跟目标被重新跟踪后，与之前运动轨迹难以关联等问题，在多伯努利滤波框架下，引入YOOⅴ3检测算法，并采用卷积特征对目标进行描述，计算相邻帧目标的相似度矩阵，设计新生目标识别和漏跟目标的重识别策略，以实现对目标新生判别和漏跟目标的连续估计;此外，在模板更新时，融合高置信度检测框，提出遮挡目标处理机制，有效提高目标跟踪精度。最后，采用标准数据集中具有挑战性的视频序列进行算法测试，结果表明，提岀算法能有效识别新生目标和漏跟目标，实现对视频多目标轨迹的连续跟踪。

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