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题名多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法
被引量：6
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作者
沈祥培
丁彦蕊
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机构
江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学)
江南大学理学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第8期184-190,共7页
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基金
国家自然科学基金(61772237)
江苏省六大人才高峰基金会(XYDXX-030)。
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文摘
在检测跟踪任务中,检测器存在误检和漏检目标的问题,导致依赖检测信息的视频多目标跟踪算法出现大量误跟和漏跟目标,这种漏跟和误跟会持续几十帧,降低了跟踪精度,为此提出了一种多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法。该算法融合多个检测器的信息,提出了一种新型融合机制,减少单个检测器的不足带来的漏检、误检数目,打破了单个检测器性能的局限性,使新生目标的获取更加可靠。此外,采用深度相关滤波算法ECO对目标进行逐个跟踪,并在原有ECO算法的基础上提出了一系列的改进方法,从而更贴合视频多目标跟踪任务,减少目标的漏跟数和身份标签跳变数。在MOT17数据集上进行实验,结果表明,与传统的视频多目标跟踪方法IOU17相比,所提算法的MOTA值从47.6提高至50.3,证明了所提方法在多目标跟踪研究上取得了很大的突破。
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关键词
多目标跟踪
多检测器融合
深度相关滤波
检测跟踪
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Keywords
Multi-target tracking
Multi-detector fusion
Deep correlation filter
Detection and tracking
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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