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摘要:
在路口滞留等复杂情况下,目标跟踪往往会由于目标遮挡重叠、尺度变换等原因失效.传统的跟踪算法多根据概率模型对整幅图像分析以预判目标位移的趋势,很难特别针对目标的位置和尺度细节作约束.设计使用一种以P-N学习为框架基于动态检测的跟踪算法,辅以动态更新的目标位置生成树约束多目标间的相对位置,采用特征尺度归一化应对尺度线性变换,提高了路口滞留环境下车辆多目标跟踪的成功率.
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文献信息
篇名 路口滞留情况下车辆多目标跟踪研究
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 多目标跟踪 尺度变化限制 生成树
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 43-46
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3404字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方向忠 上海交通大学电子信息与电气工程学院 91 515 10.0 18.0
2 王慈 上海交通大学电子信息与电气工程学院 16 32 3.0 4.0
3 王翌清 上海交通大学电子信息与电气工程学院 2 5 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2009(1)
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2016(2)
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2016(2)
  • 引证文献(2)
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2017(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
多目标跟踪
尺度变化限制
生成树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
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31
总被引数(次)
47901
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