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摘要:
视觉人体检测跟踪一体化技术在很多领域都有着重要的应用价值,其关键技术有:鲁棒的目标检测技术、稳定的路径关联技术.主流的路径关联技术只考虑了目标的时间相关性,没有同时兼顾目标的时空关联属性,当相似目标距离太近时,容易导致错位跟踪.本文提出基于深度神经网络学习和结构化在线学习算法联合的目标检测跟踪一体化方法,通过构建结构化在线学习模型,建立目标时空关联关系.实验验证了所提方法可以有效抵制相似目标的干扰问题,并可提升对严重遮挡目标的跟踪能力.
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文献信息
篇名 在线时空关联的人体检测跟踪一体化方法
来源期刊 现代导航 学科 工学
关键词 目标检测 目标跟踪 结构化学习
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 专题研讨
研究方向 页码范围 273-278,261
页数 7页 分类号 TP391
字数 4891字 语种 中文
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1 史国凯 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
目标跟踪
结构化学习
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
现代导航
双月刊
1674-7976
61-1478/TN
16开
陕西省西安市92信箱33分箱
2010
chi
出版文献量(篇)
1056
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1
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1654
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