【摘 要】
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针对传统机器视觉技术在包含相似移动目标的监控视频中的跟踪缺陷,提出一种多目标跟踪框架,解决因目标轨迹丢失及身份变换导致的无法对目标进行准确实时跟踪的问题。采用YOLO v3算法作为目标检测器,用OpenPose算法提取每一帧画面中移动目标的姿态信息。利用Deep SORT跟踪算法结合二维姿态信息完成相邻帧之间的目标匹配,实现存在相似目标工作场景下的相似多目标跟踪。实验结果表明,所提方法能够有效提高
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672337)
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针对传统机器视觉技术在包含相似移动目标的监控视频中的跟踪缺陷,提出一种多目标跟踪框架,解决因目标轨迹丢失及身份变换导致的无法对目标进行准确实时跟踪的问题。采用YOLO v3算法作为目标检测器,用OpenPose算法提取每一帧画面中移动目标的姿态信息。利用Deep SORT跟踪算法结合二维姿态信息完成相邻帧之间的目标匹配,实现存在相似目标工作场景下的相似多目标跟踪。实验结果表明,所提方法能够有效提高相关场景下多目标的识别率与跟踪的准确性,在对目标发生遮挡时算法鲁棒性方面有明显改进。
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