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路侧视角下基于图像的多车辆目标检测与跟踪

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在车路协同系统中,为了提升路侧情况下汽车对外界环境信息的感知能力和对动态车辆目标行为的预测能力,本文提出一种基于改进DeepSORT算法的车辆多目标跟踪算法.本文将YOLOv5作为检测器,并结合优化的DeepSORT跟踪算法进行动态车辆多目标跟踪.在车辆特征匹配过程中,从匹配候选框中不断去除匹配成功的检测目标,以减少计算资源,并利用HOG特征对车辆信息进行匹配,提升算法的实时性.同时引入投影矩阵,将图像数据转化为俯视图,获取检测目标的运动速度.试验结果表明,与传统的DeepSORT算法相比,改进算法的多目标跟踪精度(MOTA)提高了6.7%.

冯蓉、吴萍萍、杨建华

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西安工商学院信息工程学院,陕西 西安 710021

西安工业大学电子信息工程学院,陕西 西安 710021

车路协同 特征匹配 优化DeepSort算法 目标跟踪

2025

中国新技术新产品
中国民营科技促进会

中国新技术新产品

影响因子：0.892
ISSN：1673-9957
年,卷(期)：2025.(1)