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基于YOLO与轨迹关联的多目标跟踪算法

Multi-object tracking algorithm based on YOLO and trajectory association

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针对多目标跟踪过程中的实时性与长期遮挡问题,提出基于YOLO与轨迹关联的多目标跟踪算法.在YOLOv3检测器基础上,引入通道注意力机制、跨阶段局部网络及1×1网络,提出YOLOv3-SE检测框架作为多目标跟踪算法的检测网络,提高整体跟踪速度;采用卡尔曼滤波预测目标位置坐标,减小跟踪误差;结合行人重识别基线模型以及运动模型计算轨迹间亲密度,再与匈牙利关联策略相融合,提出一种新型关联模型用于轨迹关联,降低轨迹误匹配次数.在MOT2016公开数据集上的实验结果表明,与当前一些主流跟踪算法相比,所提出的算法具有较好的实时性与跟踪准确率.

胡树宝、吕莉、徐畅、康平

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南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099

多目标跟踪 检测器 通道注意力机制 关联模型 轨迹关联

国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目

62066030GJJ201915

2022

南昌工程学院学报
南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2022.41(3)
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