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基于YOLOv3与卡尔曼滤波的多目标跟踪算法
基于YOLOv3与卡尔曼滤波的多目标跟踪算法
作者:
任珈民
宫宁生
韩镇阳
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
目标跟踪
计算机视觉
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
深度学习
摘要:
为了更全面地解决行人多目标跟踪中现存的问题,使用YOLOv3检测当前帧中的待跟踪目标,利用卡尔曼滤波器根据当前目标的位置预测其下一位置及边界框大小.采用改进匈牙利算法,根据检测边框和预测边框的交并比和颜色直方图进行数据关联与匹配,通过系统不断迭代获得目标的运动轨迹完成跟踪.对于被遮挡的目标,引入基于区域的质量评估网络,联合多帧高质量检测图像,恢复被遮挡部分,提高跟踪准确率.采用2D MOT 2015数据集进行实验,该算法平均跟踪准确度达到了34.4%,较其他算法有明显提升.
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文献信息
篇名
基于YOLOv3与卡尔曼滤波的多目标跟踪算法
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
目标跟踪
计算机视觉
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
深度学习
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
人工智能与识别
研究方向
页码范围
169-176
页数
8页
分类号
TP391.4
字数
6953字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2020.05.030
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
宫宁生
南京工业大学计算机科学与技术学院
54
473
12.0
20.0
2
韩镇阳
南京工业大学计算机科学与技术学院
3
0
0.0
0.0
3
任珈民
南京工业大学计算机科学与技术学院
3
0
0.0
0.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
计算机视觉
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
深度学习
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
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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