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公开(公告)号：CN116645402A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310327267.0
申请日：2023-03-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进目标检测网络的在线行人跟踪方法，属于目标检测领域，包括：将当前帧图像输入融合CA注意力机制的YOLOX目标检测，根据目标检测的置信度分为高分检测框和低分检测框，高分检测框和卡尔曼滤波预测框利用ReID网络和GIoU进行相似度匹配，成功匹配上的用卡尔曼滤波更新，对于得分较高但没有匹配上跟踪轨迹的检测框，新建一个跟踪轨迹，第二次匹配使用低分检测框和第一次没有匹配上的高分检测框的追踪轨迹(由于当前帧受到严重遮挡得分低的物体)进行匹配，而对于没有匹配上检测框的追踪轨迹会保留30帧，在其再次出现时进行匹配，如果没有就进行删除。本发明可有效降低遮挡对识别的影响，提高识别率和识别速度。
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