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公开(公告)号：CN110532921B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201910774255.6
申请日：2019-08-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD检测广义标签多伯努利视频多目标跟踪方法，属于计算机视觉、图像处理领域。所述方法通过利用一种无需离线学习且鲁棒性好的卷积特征表述目标外观，并采用广义标签多伯努利(GLMB)滤波实现视频多目标跟踪。考虑到多目标跟踪中，未知新生目标的不确定性导致目标跟踪结果不精确的问题，在GLMB滤波框架中引入SSD检测器对未知的新生目标进行初步识别，并采用一种权值求和的融合方法，将检测结果和跟踪结果进行融合得到最终的跟踪结果，并对目标模板进行自适应更新，不仅解决了滤波算法中跟踪偏移的问题，同时解决了检测技术中漏检、误检的问题，大大提高多目标跟踪状态的精度。
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公开(公告)号：CN110532921A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910774255.6
申请日：2019-08-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD检测广义标签多伯努利视频多目标跟踪方法，属于计算机视觉、图像处理领域。所述方法通过利用一种无需离线学习且鲁棒性好的卷积特征表述目标外观，并采用广义标签多伯努利(GLMB)滤波实现视频多目标跟踪。考虑到多目标跟踪中，未知新生目标的不确定性导致目标跟踪结果不精确的问题，在GLMB滤波框架中引入SSD检测器对未知的新生目标进行初步识别，并采用一种权值求和的融合方法，将检测结果和跟踪结果进行融合得到最终的跟踪结果，并对目标模板进行自适应更新，不仅解决了滤波算法中跟踪偏移的问题，同时解决了检测技术中漏检、误检的问题，大大提高多目标跟踪状态的精度。
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