作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对多数目标跟踪方法在菲受控环境中稳定性不高以及检测-跟踪模块分离的缺点,提出一种稀疏性检测器与网络数据关联技术相结合的多目标跟踪方法.离散化目标的移动空间,对于3D的每个可能位置,将目标投影到图像平面,形成码字并构建字典.扩展模型至多类别跟踪情况,并根据耦合公式分配给子问题和协调局部解以实现解的最优化.使用网络单纯形算法解决最小成本流数据关联问题.在BU-Marathon,PETS2009等公开数据集上的实验结果表明,与能处理遮挡的多目标跟踪方法相比,该方法具有较高的跟踪精度,误检率和漏检率更低.
推荐文章
基于改进粒子滤波的稀疏子空间单目标跟踪算法
目标跟踪
贝叶斯滤波
粒子滤波
稀疏子空间
过渡样本
聚类中心
基于多信息融合的多目标跟踪方法研究
计算机视觉
深度学习
多目标跟踪
目标遮挡
双分支网络
基于标记和轨迹预测的多目标跟踪方法
多目标跟踪
标记
卡尔曼滤波
轨迹交叉
基于深度特征的稀疏表示目标跟踪算法
目标跟踪
稀疏表示
卷积神经网络
生成模型
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于稀疏性理论与子问题耦合的多目标跟踪方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 多目标跟踪 检测-跟踪方法 稀疏性 耦合公式 网络单纯形算法
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 219-224,229
页数 7页 分类号 TP391
字数 5877字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.06.035
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 叶润 上海交通大学电子信息与电气工程学院 1 2 1.0 1.0
2 邓煜 上海交通大学电子信息与电气工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (28)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (3)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2012(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2013(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
多目标跟踪
检测-跟踪方法
稀疏性
耦合公式
网络单纯形算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
论文1v1指导