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1.
为了提高多目标跟踪的鲁棒性,增强目标之间的区别性,使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法,不同于现有算法,本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型,模型中包括了更优的目标区分策略(相似度模型)。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案,算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上,算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性,而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。 相似文献
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基于自适应差分的多目标检测和跟踪 总被引:1,自引:1,他引:0
运动目标检测与跟踪在诸多领域里都有广泛的应用,是当前计算机视觉的一个热门领域。利用自适应阈值差分的方法对运动目标进行检测,并使用轨迹关联的方法对多目标进行跟踪。实验结果表明,该种算法很好地实现了视频图像中多目标检测和跟踪,更符合实际应用的需求。 相似文献
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多目标的鲁棒跟踪是视频监控系统的基础。在拥挤的环境下,由于遮挡的原因,传统的单目跟踪方法很难分割前景目标并跟踪。本文通过码本算法获得多个视角的前景信息,利用部分标定法获得平面单应性矩阵,根据此矩阵将各个视角的前景信息投射到参考视角后进行数据融合,利用得到的定位信息进行跟踪。实验结果表明,该算法在拥挤的环境中能实现对多目标的鲁棒跟踪,具有很好的实时性。 相似文献
8.
目的:研究多目标在跟踪医学影像分析时的方法以及影像分析结果。方法:选取本院自2012年1月-2013年10月进行医学影像检测患者22例,患者主要进行胃部淋巴检测,应用多目标跟踪方法实现对患者的影像检测,并对检测的影像进行分析。结果:经本院采用的多目标跟踪医学影像检测和分析,对22例患者的胃部淋巴进行检测,其中检测准确例数为16例,准确率为72.7%。结论:采用多目标跟踪医学的影像分析,可以提升检测的准确率,而且通过胃部切片对患者进行诊断检测过程的时间有所缩短,有利于为患者提供更好的治疗时期,值得临床的应用和推广。 相似文献
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多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流。然而,与两阶段方法相比,其跟踪精度较差。一方面是因为采用单幅图像输入,目标间的关联性不强,容易导致目标丢失,另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性。为了减轻上述限制,提出了一种基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法(MOT-CCC)。MOT-CCC将连续的两帧图片作为输入,将目标关联问题转化为两帧检测框对回归的问题,增强了目标间的关联性;采用互相关注意力模块将检测任务和身份识别任务解耦,以平衡并减少这两个任务之间的竞争。此外,所提算法将目标检测、特征提取和数据关联3个模块融合到一个网络中,实现了端到端的优化,提高了跟踪准确性,减少了跟踪耗时。在MOT16和MOT17基准测试中,MOT-CCC比原有的基准CTracker算法的MOTA提高了1.3%,FP减少了13%。 相似文献
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