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改进KCF与轨迹关联的监控视频目标跟踪

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监控视频受到现实场景、周边环境与拍摄设备的限制,所记录的信息会受到一定的噪声影响.论文以核相关滤波提取方法为基础,结合了现有的深度学习技术及跟踪方法,针对目标检测与跟踪算法中的特征表达和ID转换等难点问题进行了研究.结果显示该方法在针对目标漂移形变时具有良好的鲁棒性,且能很好地改进跟踪过程中的ID转换问题.
Surveillance Video Object Tracking Method Based on Improved KCF and Trajectory Correlation Strategy

李飞、刘文璇、夏红霞

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湖北省农业科学院 武汉 430064

武汉理工大学计算机科学与技术学院 武汉 430070

目标检测 目标跟踪 KCF算法 轨迹关联

2017AAA1222017CFA012

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.09.015

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(9)
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