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题名基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法
被引量：6
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作者
吕晨
程德强
寇旗旗
庄焕东
李海翔
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机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
中国矿业大学计算机科学与技术学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期67-77,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51774281)。
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文摘
为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标跟踪效果,通过二次拟合定位和YOLOv3算法实现跟踪目标丢失后的重新定位。为了进一步提升算法运行效率,本文应用增量剪枝方法,对算法模型进行了压缩。通过与当前主流算法进行对比,实验结果表明,本算法能够很好地解决受到遮挡时跟踪目标的丢失问题,提高了目标检测和跟踪的精度,且具有计算复杂度低、耗时少,实时性高的优点。
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关键词
目标跟踪
目标丢失
YOLOv3
模型剪枝
ASMS
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Keywords
target tracking
target loss
you look only once v3
model pruning
robust scale-adaptive mean-shift
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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