检测优化的标签多伯努利视频多目标跟踪算法OACSTPCD
Detection Optimized Labeled Multi-Bernoulli Algorithm for Visual Multi-target Tracking
在检测器与跟踪器结合的视频多目标跟踪算法中,检测器好坏将直接影响整个跟踪算法性能,尤其是检测器的漏检以及误检,会导致目标的漏跟以及误跟,增加碎片化轨迹以及身份标签变换次数增加的问题.针对这些问题,在标签多伯努利的滤波框架下,设计了新的量测驱动新生目标识别方法以更快速精准地捕获新生目标.设计了目标重识别方法,结合标签多伯努利算法能够在短时间内维持标签的不变性,减少了碎片化轨迹及标签跳变数.引入新的模板选取策略,以避免将被遮挡的目标加入到模板中污染模…查看全部>>
蒋凌云;杨金龙
江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122
信息技术与安全科学
标签多伯努利滤波检测跟踪特征提取目标重识别
《计算机科学与探索》 2023 (6)
基于随机有限集理论的多扩展目标跟踪关键技术研究
1343-1358,16
国家自然科学基金(61305017)江苏省自然科学基金(BK20181340,BK2013154).
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