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排序方式: 共有121条查询结果,搜索用时 0 毫秒
121.
针对复杂环境下多目标跟踪过程出现的轨迹漏检、误检及身份切换等问题,提出一种基于改进YOLOX和BYTE数据关联方法的多目标跟踪算法。首先,为了增强YOLOX在复杂环境下的目标检测能力,将YOLOX骨干网络与Vision Transformer结合,增强网络的局部特征提取能力,同时加入α-GIoU损失函数,进一步增加网络边界框的回归精度;其次,为了满足算法实时性要求,采用BYTE数据关联方法,摒弃传统特征重识别(Re-ID)网络,进一步提高了多目标跟踪算法的速度;最后,为了改善光照、遮挡等复杂环境下的跟踪问题,采用更加适应非线性系统的扩展卡尔曼滤波,提高了网络在复杂场景下对跟踪轨迹的预测精度。实验结果表明:所提算法对MOT17数据集的multiple object tracking accuracy(MOTA)、identity F1-measure(IDF1)指标分别为73.0%、70.2%,相较于目前最优的ByteTrack,分别提升了1.3个百分点、2.1个百分点,number of identity switches (IDSW)则减少了3.7%;同时所提算法取得了51.2 fr... 相似文献