

一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法.pdf
努力****元恺
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一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法.pdf
本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法:其包括步骤1:将检测网络与特征提取网络融合后训练,得到训练好的融合网络;步骤2:将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图,其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息;步骤3:对预测结果进行非极大值抑制从而筛选出检测目标;步骤4:根据检测目标的位置信息在全局特征图中截取目标特征;步骤5:各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量;步骤6:将极大值抑制后的预测结果和目标特征向量输入到跟踪
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本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种隧道内实时多类别多目标跟踪方法:其包括步骤1:将检测网络与特征提取网络融合后训练,得到训练好的融合网络;步骤2:将隧道内车道图片输入至融合网络后输出感兴趣区域内目标的预测结果并保存全局特征图,其中预测结果包括目标类别、置信度和位置信息;步骤3:对预测结果进行非极大值抑制从而筛选出检测目标;步骤4:根据检测目标的位置信息在全局特征图中截取目标特征;步骤5:各目标特征图通过SPP网络得到各目标对应的目标特征向量;步骤6:将极大值抑制后的预测结果和目标特征向量输入到跟踪
一种实时多目标跟踪方法.pdf
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一种基于类别最优匹配的多目标跟踪方法及装置.pdf
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实时视频中多目标遮挡跟踪方法研究实时视频中多目标遮挡跟踪方法研究摘要:随着计算机视觉技术的不断发展,多目标跟踪在许多应用中起着关键作用。然而,在实际应用中,目标可能会发生遮挡现象,如目标被其他目标、遮挡物或者场景中的其他元素遮挡。遮挡对于多目标跟踪带来了很大的挑战,因为它可能导致目标的丢失或者错误的跟踪。因此,本论文将研究实时视频中多目标遮挡跟踪的方法,以提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。一、引言近年来,多目标跟踪在许多应用领域中得到了广泛的关注和应用。例如,交通监控、视频监控和无人驾驶等领域都需要对多个目