【摘 要】
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随着深度学习理论的日益发展,它在目标分类、目标检测、目标跟踪等领域都取得了令人瞩目的成果。基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871039,61802019,61906017);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(IDHT20170511);北京市自然科学基金(4184088);北京联合大学领军人才项目(BPHR2019AZ01);北京市教委项目(KM201911417001,KM201711417005);国家科技支撑计划项目(015BAH55F03);智能驾驶大数据协同创新中心项目(C
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随着深度学习理论的日益发展,它在目标分类、目标检测、目标跟踪等领域都取得了令人瞩目的成果。基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,它在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域中具有重要的理论研究意义和实际应用价值。文中对目标跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的总结。首先,介绍了目标跟踪发展的相关背景与应用场景,对目标跟踪做了一个概述;其次,分析总结了近年来目标跟踪相关的发展过程,尤其是Sort与Deep-Sort的产生;然后,对基于Deep-Sort的目标跟踪算法进行了详细的说明和分析;最后,通过实验验证了DeepSort目标跟踪算法的效果。实验结果表明,该方法能够准确地对目标进行跟踪。
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