快速多域卷积神经网络和光流法融合的目标跟踪

• 作者: 左国才 张晓丽 张龙信 肖满生
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 光流法 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 2217-2222
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.12.015

摘要

针对卷积神经网络目标跟踪算法速度较慢的问题,提出一种融合快速多域卷积神经网络(Faster M DNet)与光流法的目标跟踪算法.使用光流法获取目标的运动状态并取得初选框作为跟踪目标位置,然后将初选框用作Faster MDNet的输入,使用Faster MDNet作为检测器,取得跟踪目标的确切位置和边界框.在基准数据集V O T 2014上的实验表明,该算法在线跟踪速度比对比算法提高了8倍,精度提升了约10％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖满生		37	225	7.0	14.0
2	张龙信		16	5	2.0	2.0
3	张晓丽		3	0	0.0	0.0
4	左国才		1	0	0.0	0.0