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题名基于深度学习的视觉多目标跟踪算法综述
被引量：24
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作者
张瑶
卢焕章
张路平
胡谋法
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机构
国防科技大学电子科学学院自动目标识别重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第13期55-66,共12页
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文摘
视觉多目标跟踪是计算机视觉领域的热点问题,然而,场景中目标数量的不确定、目标之间的相互遮挡、目标特征区分度不高等多种难题导致了视觉多目标跟踪现实应用进展缓慢。近年来,随着视觉智能处理研究的不断深入,涌现出多种多样的深度学习类视觉多目标跟踪算法。在分析了视觉多目标跟踪面临的挑战和难点基础上,将算法分为基于检测跟踪(Detection-Based-Tracking,DBT)、联合检测跟踪(Joint-Detection-Tracking,JDT)两大类及六个子类,研究不同类别算法的优缺点。分析表明,DBT类算法结构简单,但算法各子环节的关联度不高,JDT类算法融合多模块联合学习,在多项跟踪评价指标中占优。DBT类算法中特征提取模块是解决目标遮挡问题的关键,但损失了算法速度,JDT类算法对检测模块更为依赖。目前,多目标跟踪跟踪总体是从DBT类算法向JDT发展,分阶段实现算法准确度与速度的均衡;提出多目标跟踪算法未来在数据集、各子模块、具体场景应用等方面的发展方向。
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关键词
视觉多目标跟踪
深度学习
目标检测
数据关联
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Keywords
visual multi-object tracking
deep learning
object detection
data association
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名卷积特征多伯努利视频多目标跟踪算法
被引量：9
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作者
杨金龙
汤玉
张光南
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机构
江南大学物联网工程学院
长安大学信息工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第11期1945-1957,共13页
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基金
国家自然科学基金Nos.61305017,61772237
江苏省自然科学基金No.BK20181340~~
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文摘
基于随机有限集理论的多伯努利滤波方法能够有效处理多目标跟踪中数目未知且时变的问题,但难以适应复杂环境下视频多目标跟踪中目标之间或背景等干扰问题,尤其是目标相互紧邻和被遮挡时,会导致跟踪精度下降,甚至目标漏跟。针对该问题,在多伯努利滤波框架下,深度分析目标的特征信息,引入抗干扰的卷积特征,提出基于卷积特征的多伯努利视频多目标跟踪算法,并在目标状态提取过程中,进一步提出模板更新,使用自适应学习速率进行更新,适应目标的变化,以解决目标紧邻相互干扰的问题。最后,引入粒子标记技术,实现对视频多目标的航迹跟踪。实验结果表明,提出算法能够有效区分复杂环境下的紧邻多目标,且具有较好的跟踪精度。
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关键词
多伯努利滤波
卷积特征
自适应学习
视频多目标跟踪
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Keywords
multi-Bernoulli(MB)filter
convolution feature
adaptive learning
visual multi-object tracking
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视频多目标跟踪的高度测量算法
被引量：8
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作者
姜明新
王培昌
王洪玉
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机构
大连理工大学信息与通信工程学院
大连民族学院信息与通信工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期591-596,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61172058
No.61403060)
+3 种基金
中央高校自主基金(No.DC110321)
辽宁省教育厅资助项目(No.L2012476)
中国博士后科学基金资助项目(No.2014M551081)
大连民族学院人才引进项目(No.20136212)
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文摘
本文提出了一种基于视频多目标跟踪的高度测量算法.首先,采用码本模型检测前景,利用图割理论实现对多目标的跟踪.然后,提取每一帧中目标的头部特征点和脚部特征点,根据投影几何的约束关系计算每个目标的高度.最后,融合多帧的测量结果进行数据优化.本文提出的算法不需要对相机进行完全标定,只需计算摄像机的灭点和地平面的灭线,降低了计算的复杂度.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的测量精度,对遮挡和运动状态变化具有较强的鲁棒性,同时,能够满足实时性要求.
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关键词
高度测量
视频多目标跟踪
投影几何约束
图割
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Keywords
height estimation
visual multi-object tracking
projective geometry conslraint
graph cuts.
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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