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基于自校准与异构网络的多目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
王玲
杜新兆
+2 位作者
罗可心
王鹏
赵领娣
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3662-3669,共8页
为解决多目标跟踪算法在遮挡场景下导致的身份切换等问题,提升算法跟踪精度,提出一种融合自校准与异构卷积的离线图跟踪网络(self-calibrated convolutions and asymmetric convolution track, SCAACTrack)。利用融合自校准卷积网络与...
为解决多目标跟踪算法在遮挡场景下导致的身份切换等问题,提升算法跟踪精度,提出一种融合自校准与异构卷积的离线图跟踪网络(self-calibrated convolutions and asymmetric convolution track, SCAACTrack)。利用融合自校准卷积网络与非对称结构进行目标外观特征提取,提升算法行人重识别能力。通过采用不同帧之间目标外观特征、时间和空间3种维度进行图神经网络建模,引入基于时间感知的消息传递网络加强多目标跟踪流式守恒约束。实验结果表明,与传统的多目标跟踪算法MPNTrack、Tracktor、KCF等模型相比,该模型跟踪效果更有效。
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关键词
多目标
跟踪
身份切换
异构卷积
自校准卷积
离线图跟踪网络
特征提取
图
神经
网络
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题名
基于自校准与异构网络的多目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
王玲
杜新兆
罗可心
王鹏
赵领娣
机构
长春理工大学计算机科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3662-3669,共8页
基金
中央引导地方科技发展基金吉林省基础研究专项基金项目(202002038JC)。
文摘
为解决多目标跟踪算法在遮挡场景下导致的身份切换等问题,提升算法跟踪精度,提出一种融合自校准与异构卷积的离线图跟踪网络(self-calibrated convolutions and asymmetric convolution track, SCAACTrack)。利用融合自校准卷积网络与非对称结构进行目标外观特征提取,提升算法行人重识别能力。通过采用不同帧之间目标外观特征、时间和空间3种维度进行图神经网络建模,引入基于时间感知的消息传递网络加强多目标跟踪流式守恒约束。实验结果表明,与传统的多目标跟踪算法MPNTrack、Tracktor、KCF等模型相比,该模型跟踪效果更有效。
关键词
多目标
跟踪
身份切换
异构卷积
自校准卷积
离线图跟踪网络
特征提取
图
神经
网络
Keywords
multi-target tracking
identity switching
asymmetric convolution
self-calibrating convolution
offline graph trac-king network
feature extraction
graph neural networks
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自校准与异构网络的多目标跟踪算法
王玲
杜新兆
罗可心
王鹏
赵领娣
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
2
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