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基于深度学习的多目标跟踪算法研究 基于数据关联的多目标跟踪算法研究

2021-04-26知识6

请问关于目标跟踪领域有哪些入门的文献值得一读? 首先谈一些入门文献。1.单目标滤波R.E.Kalman,\"A new approach to linear filtering and predicti…

基于深度学习的多目标跟踪算法研究 最低0.27元开通文库会员,查看完整内容>;原发布者:龙源期刊网摘要:提出了一种基于深度学习的多目标跟踪算法。首先,通过GoogLeNet+长短期记忆网络(LSTM)模型进行目标检测,以获得准确的目标检测结果;其次,直接根据目标检测的特征图对检测目标进行深度特征的提取,深度特征相比于传统特征可以更准确地反映检测目标的外观特征,因此可以有效提高跟踪的准确性。此外,还在传统数据驱动马尔科夫蒙特卡洛(DDMCMC)算法的基础上,提出了层次的数据驱动马尔科夫蒙特卡洛(HDDMCMC)算法,可以进一步提高多目标跟踪的准确性。实验结果证明了所提出算法的有效性。关键词:多目标跟踪;深度学习;目标检测;MCMC算法自从深度学习技术出现以来,计算机视觉领域得到了快速发展,深度学习技术最先用于图像分类问题。近年来,基于深度学习的多目标跟踪算法也取得了一定的突破。多目标跟踪是计算机视觉领域一个非常具有挑战性的研究方向,且有着十分广泛的现实应用场景,例如:智能视频监测控制、异常行为分析、移动机器人研究等。传统的多目标跟踪算法往往由于目标检测效果较差,导致跟踪效果不佳;而基于深度学习的检测器可以获得较好的目标检测效果,进而提高目标跟踪的准确度。1。

基于深度学习的目标跟踪算法是否可能做到实时? 或者别人发表了,我会在zhihu上做更新。DCFNet 生下来就是一个悲剧的作品,和CFNet撞车。下面说工作,这里就 不说不同点了,直说初衷。大家已经感受到被KCF统治的跟踪领域。

#基于数据关联的多目标跟踪算法研究

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