【摘 要】
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针对目前多数在线训练跟踪算法实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于YOLOv2的离线训练目标车辆跟踪算法。首先,该算法采用了YOLOv2的深层次网络结构和划分网格产生区域建
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室; 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心; 武汉理工大学汽车工程学院;
【基金项目】
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新能源汽车科学与关键技术学科创新引智基地资助项目(B17034)
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针对目前多数在线训练跟踪算法实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于YOLOv2的离线训练目标车辆跟踪算法。首先,该算法采用了YOLOv2的深层次网络结构和划分网格产生区域建议框的方法,不仅加强了特征提取能力,而且改善了候选搜索区域的生成质量;其次,标记跟踪车辆时采用掩膜处理的方法,以保留目标车辆的位置信息;最后,为了实现鲁棒及长时车辆跟踪,提出加强目标特征信息的方法以解决车辆误跟踪问题,并采用动态保存的方法重新找回跟丢的目标车辆。为了验证算法的有效性,制作330组交通场景车辆跟踪数据集用于网络训练和测试,试验结果表明,该算法准确率达86%以上,且实时性优于大多数在线训练算法。
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