典型文献
基于图网络最优匹配的多目标跟踪算法
文献摘要：
为解决多目标跟踪任务中复杂场景下因检测器漏检或频繁遮挡导致特征表达信息不足和数据关联不正确的问题.文章提出了一个双线多目标跟踪方法;使用外观与运动的多特征信息解决特征表达信息不足的问题;而数据匹配采用端到端的图网络(GNN)进行图最优匹配,并结合传统匈牙利算法优化数据关联.实验在MOT数据集上与近年来经典跟踪方法进行了比较,在MOT17数据集上综合性能指标MOTA、IDF1均高于该性能指标排名第二的方法,MOTA提高了3％,IDF1提高了5％;并通过消融实验验证了多特征信息对多目标跟踪性能提高的有效性.
文献关键词：
机器视觉;多目标跟踪;卷积神经网络;光流;图网络
中图分类号：
作者姓名：
孙波;任劼;吴涛
作者机构：
西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]孙波;任劼;吴涛-.基于图网络最优匹配的多目标跟踪算法)[J].长江信息通信,2022(04):32-35
A类：
B类：
图网络,多目标跟踪算法,复杂场景,检测器,漏检,遮挡,特征表达,达信,数据关联,不正确,一个双,双线,跟踪方法,多特征信息,数据匹配,配采,端到端,GNN,匈牙利算法,算法优化,MOT17,综合性能指标,MOTA,IDF1,排名第,消融实验,跟踪性能,性能提高,机器视觉,光流
AB值：
0.393189
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