基于SDAE深度学习的多目标检测与跟踪研究

摘要

运动目标的检测与跟踪是智能交通、智能监控等领域的重要组成部分,尤其是行人、车辆的检测与跟踪,对于行人行车安全、流量监控等都有着重要的意义.由于复杂交通场景中多目标检测与跟踪的难度较高,人工设计的目标特征无法满足复杂的多目标检测与跟踪.因此,本文提出一种基于堆栈式去噪自编码器深度学习框架的多目标检测与跟踪算法,利用海量的图片数据集训练深度学习模型,提取目标深度特征,用于多目标检测与跟踪.实验结果表明,基于堆栈式去噪自编码器深度学习框架的多目标检测与跟踪算法,提高了多目标检测的准确性,实现了更加鲁棒的多目标跟踪效果.