基于轨迹关联的多目标跟踪-豆柴文库

基于轨迹关联的多目标跟踪.docx

2024-10-24

5金币

11KB

4页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/4

2/4

3/4

4/4

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

基于轨迹关联的多目标跟踪 Abstract Multi-objecttracking(MOT)isacriticaltaskincomputervision,whichaimstoaccuratelyassociateandtrackmultipleobjectsovertime.Trajectory-basedMOTisapopularapproachthatreliesonassociatingobjecttrajectoriesacrossframes.Thispaperprovidesacomprehensiveoverviewoftrajectory-basedMOT,coveringkeytechniquessuchasdataassociation,motionmodels,andfilteringmethods.Wealsodiscussthechallengesandfuturedirectionsoftrajectory-basedMOT. Introduction Multi-objecttracking(MOT)isachallengingtaskincomputervision,whichinvolvesdetectingandtrackingmultipleobjectsinavideosequence.MOThasnumerousapplications,suchassurveillance,robotics,andautonomousdriving.AccurateandrobustMOTisnecessaryfortheseapplicationstobeeffective. Trajectory-basedMOTisoneofthemostcommonapproachestoMOT.Thisapproachinvolvesassociatingobjecttrajectoriesacrossframestotrackobjectsovertime.Trajectory-basedmethodshaveseveraladvantages,includingtheabilitytohandleocclusionsandtrackobjectsaccuratelyoverlongperiods. Inthispaper,weprovideacomprehensivereviewoftrajectory-basedMOT.WebeginwithadiscussionofthekeychallengesinMOTandhowtrajectory-basedmethodsaddressthesechallenges.Wethencoverthefundamentalcomponentsoftrajectory-basedmethods,includingdataassociation,motionmodels,andfilteringmethods.Finally,wediscussthelimitationsoftrajectory-basedmethodsandfuturedirectionsforMOTresearch. ChallengesinMOT MOTisachallengingtaskduetoseveralfactors,suchasobjectappearancechange,occlusion,andmotionblur.Thesechallengescanleadtofalsedetections,misseddetections,andobjectfragmentation. ObjectappearancechangeisacommonchallengeinMOT.Objectscanchangeappearanceduetolightingconditionsorchangesintheobject'sorientation.Thesechangescanleadtofalsedetectionsormisseddetections. OcclusionisanotherchallengeinMOT.Whenobjectsoccludeeachother,itbecomesdifficulttoaccuratelytrackthem.Occlusionscancauseobjectfragmentation,whereasingleobjectisdetectedasmultipledisjointobjects. MotionblurisafinalchallengeinMOT.Motionbluroccurswhenobjectsmovequickly,causingt

相关资料

基于轨迹关联的多目标跟踪.docx

2024-10-24

11KB

基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法.docx

基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法1.引言多目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一，其涉及到多种实际应用场景，如机器人导航、交通监控和智能视频监控等。在多目标跟踪中，一个重要的问题是目标的关联，即在连续的图像帧中识别同一个物体。为了解决这个问题，可以使用关联门算法。本文将介绍一个基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法，并对其进行详细分析和评估。2.相关工作在多目标跟踪的领域，已经有许多关联算法被提出，如关联数据处理、卡尔曼滤波等。然而，这些算法通常无法处理大量的目标，因为它们采用单个门数据结构来执行关

2024-10-29

10KB

基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法.docx

基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法摘要：多目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向之一。在多目标跟踪中，关联算法的性能直接关系到跟踪的准确性和实时性。本文提出了一种基于关联性能评估的多目标跟踪关联门算法，在综合考虑目标检测和特征匹配的基础上，通过引入门控机制来提高关联的准确性和效率。实验结果表明，该算法在多目标跟踪任务中具有较高的准确性和实时性。1.引言多目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向，其在视频监控、智能交通、自动驾驶等领域具有广泛的应用。多

2024-10-23

11KB

一种基于轨迹置信度的多目标跟踪方法.pdf

本发明提供一种基于轨迹置信度的多目标跟踪方法，该方法采用运动目标的检测准确率和轨迹的连续性表示轨迹的置信度，通过轨迹的置信度解决多目标跟踪问题，基于运动目标轨迹的置信度，对不同范围置信度的轨迹采取不同的关联方式，运动目标轨迹逐帧把当前的检测目标连接起来，轨迹碎片不需要通过迭代和高代价的关联就可以关联运动轨迹，减少了计算量，由于轨迹的置信度包含运动目标多数信息，同时对不同置信度的轨迹采取不同的处理方式，提高了目标跟踪的准确率。

2023-06-25

514KB

基于概率数据关联与粒子滤波的多目标跟踪算法.docx

基于概率数据关联与粒子滤波的多目标跟踪算法摘要：多目标跟踪一直是计算机视觉领域中的热门话题之一，它有着广泛的应用，例如自动驾驶车辆、机器人导航系统等。本文主要介绍基于概率数据关联与粒子滤波的多目标跟踪算法，首先介绍涉及到的背景知识，然后详细介绍算法的流程和关键环节，并对算法进行实验验证。实验结果表明，本文提出的算法具有较高的准确性和实时性，可以满足多目标跟踪应用的需求。关键词：多目标跟踪、概率数据关联、粒子滤波1.背景知识多目标跟踪问题是指在视频或者图像序列中对多个目标进行自动检测、定位和跟踪的问题。多目

2024-11-12

11KB