【摘 要】
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为了解决在目标跟踪过程中因录制设备发生偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题,提出了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法。本文使用基于回归的端到端设计思想的YOLO算法实现目标检测
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为了解决在目标跟踪过程中因录制设备发生偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题,提出了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法。本文使用基于回归的端到端设计思想的YOLO算法实现目标检测,在目标检测前,对视频图像帧进行灰度化和均值滤波法实现图像增强,减少冗余数据,去除噪点。随后通过YOLO算法进行KCF算法跟踪框的初始化,在跟踪过程中设置偏移误差率(Offset error rate, OER)实时调整跟踪窗口位置,实现目标实时准确跟踪。实验结果表明,本文所提出的方法在面对录制设备发生偏移时相比于KCF算法、Camsh
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