典型文献
改进YOLOv3和DeepSort的多目标跟踪算法
文献摘要：
针对多 目标跟踪在遮挡时漏检或ID切换问题,提出了 一种基于改进YOLOv3和DeepSort的算法.该算法对YOLOv3用CIOU损失代替原算法中的边界框损失函数,同时用K-means++算法重新聚类选取适合的先验框.采用改进的YOLOv3对目标进行检测,利用卡尔曼滤波进行预测和更新,在级联匹配中用匈牙利算法进行匹配,二次匹配时对未成功匹配及未匹配的检测结果用GIOU匹配.改进后的YOLOv3比原YOLOv3在KITTI数据集上的均值平均精度提高了 2.19％,F1-score提高了 1.23％,该算法能够在部分遮挡时跟踪目标并保持ID不变.
文献关键词：
目标检测跟踪;K-means++聚类算法;完整交并比(CIOU);广义交并比(GIOU)
中图分类号：
作者姓名：
胡漫;曹继华;李士心;彭芙蓉
作者机构：
天津职业技术师范大学电子工程学院,天津300222
文献出处：
引用格式：
[1]胡漫;曹继华;李士心;彭芙蓉-.改进YOLOv3和DeepSort的多目标跟踪算法)[J].天津职业技术师范大学学报,2022(01):52-57
A类：
B类：
YOLOv3,DeepSort,多目标跟踪算法,漏检,ID,CIOU,边界框,损失函数,means++,先验框,卡尔曼滤波,级联匹配,匈牙利算法,二次匹配,GIOU,KITTI,均值平均精度,score,部分遮挡,跟踪目标,目标检测跟踪,聚类算法,广义交并比
AB值：
0.421496
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