【摘 要】
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在多目标追踪(MOT)中,运算数据量大、算法处理速度要求高。而追踪速度和追踪准确性是矛盾的,为此提出将单目标追踪时具有快速优势的核相关滤波(KCF)应用于多目标追踪。为了克
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在多目标追踪(MOT)中,运算数据量大、算法处理速度要求高。而追踪速度和追踪准确性是矛盾的,为此提出将单目标追踪时具有快速优势的核相关滤波(KCF)应用于多目标追踪。为了克服KCF只根据目标外观模型追踪准确性低的不足,融入运动模型,计算检测目标框和预测目标框的交并比(IOU),通过匈牙利算法确定目标间的最优关联,以期在多目标追踪时,提高追踪速度且不降低准确性,有效解决目标非惯性运动和相机抖动等难题。KCF和IOU模型都具有快速响应的特点,因此算法可满足在线处理数据的要求。在公开的2DMOT2015、MOT16数据集上进行实验,将本方法与其他优秀方法相比,在保证具有30 fps以上的处理速度的同时追踪准确性依然高出10%以上。
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