期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于步态识别的跨场景多目标跟踪算法
被引量:
5
1
作者
高毅
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第7期1375-1381,共7页
跨场景多目标跟踪算法在刑事侦查、安防监控、无人零售以及智能交通等领域有着重要应用。针对跨场景多目标问题介绍了一种基于步态识别的多行人目标跨场景跟踪方法。提出了基于时空定位卷积的步态识别算法,并设计了基于步态识别的跨场...
跨场景多目标跟踪算法在刑事侦查、安防监控、无人零售以及智能交通等领域有着重要应用。针对跨场景多目标问题介绍了一种基于步态识别的多行人目标跨场景跟踪方法。提出了基于时空定位卷积的步态识别算法,并设计了基于步态识别的跨场景多目标跟踪系统。提出了时空定位卷积结构,通过在卷积层中加入当前目标轮廓的时序信息以及空间信息,提高了步态识别算法的时序感知以及空间感知能力。在此基础上设计了跨场景多目标跟踪流程,搭建了基于步态识别的跨场景多目标跟踪系统。实验结果表明,所提步态识别算法具有较好的准确性,跨场景多目标跟踪系统同样较为可靠。
展开更多
关键词
步态识别
多目标跟踪
跨场景再识别
运动
轮廓
提取
卷积神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于步态识别的跨场景多目标跟踪算法
被引量:
5
1
作者
高毅
机构
中国刑事警察学院痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室刑事科学技术学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第7期1375-1381,共7页
基金
辽宁省自然科学基金引导计划项目(20180550153)。
文摘
跨场景多目标跟踪算法在刑事侦查、安防监控、无人零售以及智能交通等领域有着重要应用。针对跨场景多目标问题介绍了一种基于步态识别的多行人目标跨场景跟踪方法。提出了基于时空定位卷积的步态识别算法,并设计了基于步态识别的跨场景多目标跟踪系统。提出了时空定位卷积结构,通过在卷积层中加入当前目标轮廓的时序信息以及空间信息,提高了步态识别算法的时序感知以及空间感知能力。在此基础上设计了跨场景多目标跟踪流程,搭建了基于步态识别的跨场景多目标跟踪系统。实验结果表明,所提步态识别算法具有较好的准确性,跨场景多目标跟踪系统同样较为可靠。
关键词
步态识别
多目标跟踪
跨场景再识别
运动
轮廓
提取
卷积神经网络
Keywords
Gait recognition
multi-target tracking
multi-camera re-recognition
motion contour extraction
convolutional neural network
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于步态识别的跨场景多目标跟踪算法
高毅
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部