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基于YOLOv3多伯努利视频多目标检测跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于YOLOv3多伯努利视频多目标检测跟踪方法,属于机器视觉、智能信息处理领域。本发明在多伯努利滤波框架下引入YOLOv3检测技术,采用抗干扰的卷积特征描述目标,并交互融合检测结果和跟踪结果,实现对数目未知且时变的视频多目标状态进行精确估计;跟踪过程中,将匹配的检测框与目标轨迹及目标模板相结合,实时进行目标新生判断与遮挡目标重识别,同时考虑检测目标和估计目标的身份标记信息,实现对目标身份识别及航迹跟踪,可以有效提高对被遮挡目标的跟踪精度,减少轨迹碎片。实验表明,本发明具有良好的跟踪效果和鲁棒性,能广泛满足智能视频监控、人机交互、智能交通管制等系统的实际设计需求。

著录项

  • 公开/公告号CN110084831A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江南大学;

    申请/专利号CN201910328735.X

  • 申请日2019-04-23

  • 分类号G06T7/246(20170101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人林娟

  • 地址 214000 江苏省无锡市蠡湖大道1800号

  • 入库时间 2024-02-19 12:36:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-27

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/246 申请日:20190423

    实质审查的生效

  • 2019-08-02

    公开

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