【摘 要】
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针对多目标跟踪在遮挡时漏检或ID切换问题，提出了一种基于改进YOLOv3和DeepSort的算法。该算法对YOLOv3用CIOU损失代替原算法中的边界框损失函数，同时用K-means++算法重新聚类选取适合的先验框。采用改进的YOLOv3对目标进行检测，利用卡尔曼滤波进行预测和更新，在级联匹配中用匈牙利算法进行匹配，二次匹配时对未成功匹配及未匹配的检测结果用GIOU匹配。改进后的YOLOv3比原Y
【基金项目】
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天津市自然科学基金青年项目（18JCQNJC01500）；
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针对多目标跟踪在遮挡时漏检或ID切换问题，提出了一种基于改进YOLOv3和DeepSort的算法。该算法对YOLOv3用CIOU损失代替原算法中的边界框损失函数，同时用K-means++算法重新聚类选取适合的先验框。采用改进的YOLOv3对目标进行检测，利用卡尔曼滤波进行预测和更新，在级联匹配中用匈牙利算法进行匹配，二次匹配时对未成功匹配及未匹配的检测结果用GIOU匹配。改进后的YOLOv3比原YOLOv3在KITTI数据集上的均值平均精度提高了2.19%,F1-score提高了1.23%，该算法能够在部分遮挡时跟踪目标并保持ID不变。
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