【摘 要】
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为了构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统,多目标跟踪的研究具有广泛的应用价值。传统的手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限,较难进行复杂场景下的多目标跟踪。深度学习以其强大的学习能力,逐渐渗透到各个行业和领域,掀起了智能化浪潮。随着深度学习的发展,多目标跟踪算法的性能也取得了较大的进展。为了宏观把握基于深度学习的多目标跟踪算法的研究进展,首先,比较了基于检测的跟踪算法、基于联合检测与
【基金项目】
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国家自然科学基金(61775139); 浙江省级重点研发计划(2020C02020);
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为了构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统,多目标跟踪的研究具有广泛的应用价值。传统的手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限,较难进行复杂场景下的多目标跟踪。深度学习以其强大的学习能力,逐渐渗透到各个行业和领域,掀起了智能化浪潮。随着深度学习的发展,多目标跟踪算法的性能也取得了较大的进展。为了宏观把握基于深度学习的多目标跟踪算法的研究进展,首先,比较了基于检测的跟踪算法、基于联合检测与跟踪算法、基于单目标跟踪器的多目标跟踪算法的优缺点。其次,介绍了多目标跟踪算法在智能交通监控场景的应用。最后总结了目前多目标跟踪存在的问题与挑战,对多目标跟踪算法未来在智能交通领域的发展进行了思考和展望。
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