【摘 要】
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针对车辆检测在弱光照和有遮挡情况下出现的漏检问题,提出了一种基于YOLOv4的改进Deep Sort目标跟踪算法。首先使用YOLOv4算法对输入图片进行特征提取,获得目标信息,然后采用卡尔曼滤波算法估计车辆的轨迹状态并进行状态更新,最后在级联匹配中运用匈牙利匹配算法对检测框和预测框进行匹配。对未成功匹配的轨迹和检测结果,用广义交并比(GIOU)关联匹配代替交并比(IOU)匹配,提高Deep Sor
【机 构】
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桂林电子科技大学 信息与通信学院,广西 桂林 541004
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针对车辆检测在弱光照和有遮挡情况下出现的漏检问题,提出了一种基于YOLOv4的改进Deep Sort目标跟踪算法。首先使用YOLOv4算法对输入图片进行特征提取,获得目标信息,然后采用卡尔曼滤波算法估计车辆的轨迹状态并进行状态更新,最后在级联匹配中运用匈牙利匹配算法对检测框和预测框进行匹配。对未成功匹配的轨迹和检测结果,用广义交并比(GIOU)关联匹配代替交并比(IOU)匹配,提高Deep Sort跟踪算法的匹配性能。对比单一检测算法和加入跟踪算法后的车辆检测效果,结果表明,加入跟踪算法后的车辆模型
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