【摘 要】
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目的目前视频目标检测(object detection from video)领域大量研究集中在提升预测框定位准确性,对于定位稳定性提升的研究则较少。然而,预测框定位稳定性对多目标跟踪、车辆行驶控制等算法具有重要影响,为提高预测框定位稳定性,本文提出了一种扩张性非极大值抑制(expanded non-maximum suppression,Exp_NMS)方法和帧间平滑策略(frame bound
【机 构】
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中山大学智能工程学院智能交通研究中心,广州510006;广东省智能交通系统重点实验室,广州510006
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目的目前视频目标检测(object detection from video)领域大量研究集中在提升预测框定位准确性,对于定位稳定性提升的研究则较少。然而,预测框定位稳定性对多目标跟踪、车辆行驶控制等算法具有重要影响,为提高预测框定位稳定性,本文提出了一种扩张性非极大值抑制(expanded non-maximum suppression,Exp_NMS)方法和帧间平滑策略(frame bounding box smooth,FBBS)。方法目标检测阶段使用YOLO(you only look on
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