典型文献
面向船舶智能航行的多目标实时跟踪方法
文献摘要：
为能够实时跟踪周围船舶目标,提出一种船舶多目标实时跟踪方法.利用训练好的检测器来检测航行中会遇到的各种船舶,然后通过改进的DeepSort跟踪算法将检测结果进行关联匹配,从而完成多个船舶目标的实时跟踪.通过生成船舶重识别数据集来训练DeeSort算法中的特征提取网络,并改进了表观匹配中特征向量集的更新方式,使得空间有限的集合存储更多种表观特征.实验结果表明:提出的算法能够显著提升跟踪性能,其中轨迹切换身份的次数降低11％,轨迹被打断的次数降低5.8％,且不会增加计算时间,能够满足海上船舶目标感知的准确性和实时性要求.
文献关键词：
智能船舶;水面图像;多目标跟踪;特征提取;检测器
中图分类号：
作者姓名：
徐海祥;卜瑞波;冯辉
作者机构：
武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室,湖北武汉430064;武汉理工大学交通学院,湖北武汉430064
文献出处：
引用格式：
[1]徐海祥;卜瑞波;冯辉-.面向船舶智能航行的多目标实时跟踪方法)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(01):138-143
A类：
DeeSort
B类：
船舶智能航行,实时跟踪,跟踪方法,船舶目标,练好,检测器,测航,会遇,DeepSort,跟踪算法,重识别,别数,特征提取网络,特征向量,更新方式,得空,表观特征,跟踪性能,打断,加计,计算时间,海上船舶,目标感知,智能船舶,水面图像,多目标跟踪
AB值：
0.411182
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