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基于ReInspect算法的多目标追踪
文献摘要：
为了提高复杂场景下多目标检测的准确性,提出了一种基于ReInspect算法的对于多个运行目标的检测方法.该算法基于OverFeat算法和Faster R-CNN算法的思想,加入LSTM(long short-term memory)循环网络结构用于记录多个目标的特征序列;通过调整LSTM网络特征标签信息,预处理损失函数,并在追踪后采用置信度分段的方式对检测结果进行匹配,解决对同一目标的重复检测以及目标遮挡问题.实验结果表明,该算法对传统的重叠、遮挡等问题有较好的抗干扰能力,在不同场景下识别准确率均高于90％.
文献关键词：
计量学;多目标追踪;ReInspect算法;深度学习;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
王文远;金晅宏;宋文净;王轶炜
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]王文远;金晅宏;宋文净;王轶炜-.基于ReInspect算法的多目标追踪)[J].计量学报,2022(04):470-474
A类：
ReInspect,OverFeat
B类：
多目标追踪,复杂场景,多目标检测,Faster,long,short,term,memory,循环网络,特征序列,网络特征,特征标签,标签信息,损失函数,置信度,重复检测,遮挡问题,抗干扰能力,同场,识别准确率
AB值：
0.354087
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