典型文献
融合YOLO-V4与改进SiameseRPN的多目标跟踪算法
文献摘要：
针对现有多目标跟踪算法精度不高的问题,提出了一种融合YOLO-V4与改进SiameseRPN的多目标跟踪算法.首先通过YOLO-V4网络自动获取跟踪目标,制作模板后输入SiameseRPN跟踪网络;然后在模板分支中采用背景自适应策略初始化模板,并且融合残差连接构建Siamese网络;最后通过匈牙利算法对YOLO-V4的检测结果和改进SiameseRPN的跟踪结果进行数据关联,实现多目标跟踪.实验结果表明,与其他算法相比,所提算法具有较好的跟踪性能,在目标尺度变化、外观变化、部分遮挡等情况下能够实现稳定跟踪.
文献关键词：
机器视觉;多目标跟踪;SiameseRPN算法;背景自适应;数据关联
中图分类号：
作者姓名：
朱志玲;周志峰;赵勇;王永泉;王立端
作者机构：
上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620;山西中电科新能源技术有限公司,山西太原030024;上海司南卫星导航技术股份有限公司,上海201801
文献出处：
引用格式：
[1]朱志玲;周志峰;赵勇;王永泉;王立端-.融合YOLO-V4与改进SiameseRPN的多目标跟踪算法)[J].激光与光电子学进展,2022(22):278-287
A类：
SiameseRPN,背景自适应
B类：
YOLO,V4,多目标跟踪算法,跟踪目标,自适应策略,策略初始化,融合残差,残差连接,匈牙利算法,数据关联,跟踪性能,标尺,尺度变化,外观变化,部分遮挡,稳定跟踪,机器视觉
AB值：
0.245999
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