【摘 要】
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基于检测关联和深度学习的目标轨迹关联方法是目前计算机视觉领域的研究热点之一，但现有方法设计中缺乏有效的时空约束，且目标表观特征泛化能力不足，在目标朝向差异明显的情况下会发生识别错误，在目标轨迹关联时会导致频繁的ID切换和错误关联。针对该问题，提出一种基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法。首先将行人朝向判别引入到行人重识别中，提出一种具有朝向约束力的行人重识别网络模型，提升了目标特征的表示能力
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基于检测关联和深度学习的目标轨迹关联方法是目前计算机视觉领域的研究热点之一，但现有方法设计中缺乏有效的时空约束，且目标表观特征泛化能力不足，在目标朝向差异明显的情况下会发生识别错误，在目标轨迹关联时会导致频繁的ID切换和错误关联。针对该问题，提出一种基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法。首先将行人朝向判别引入到行人重识别中，提出一种具有朝向约束力的行人重识别网络模型，提升了目标特征的表示能力。然后，结合目标朝向、卡尔曼滤波得到的位置信息、重叠面积等时空特征，提出一种基于朝向约束的分层轨迹关联模
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