【摘 要】
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对视频车辆进行实时准确跟踪，可以为智能化交通管控提供重要信息。然而，在一些复杂的行车环境中，车辆之间的遮挡现象会严重影响跟踪性能，因此，为实现在复杂交通背景下车辆的实时鲁棒跟踪，提出一种基于卡尔曼滤波与动态卷积的轻量级重识别车辆跟踪方法。实验结果显示：该跟踪方法在公开的UA-DETRAC车辆数据集上的MOTA达到80.25%,比现有基于ResNet的跟踪方法提高2.42%,IDSW显著减少10%,
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目（2020J05029）；
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对视频车辆进行实时准确跟踪，可以为智能化交通管控提供重要信息。然而，在一些复杂的行车环境中，车辆之间的遮挡现象会严重影响跟踪性能，因此，为实现在复杂交通背景下车辆的实时鲁棒跟踪，提出一种基于卡尔曼滤波与动态卷积的轻量级重识别车辆跟踪方法。实验结果显示：该跟踪方法在公开的UA-DETRAC车辆数据集上的MOTA达到80.25%,比现有基于ResNet的跟踪方法提高2.42%,IDSW显著减少10%,且优化后的跟踪速度较之前提升25%。研究结果表明，该跟踪方法具有一定的实时性和抗遮挡性。
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