基于无人机平台的多目标跟踪算法

任进; 李文邦; 郭昱汝

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基于无人机平台的多目标跟踪算法

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针对目前无人机平台多目标跟踪技术的跟踪精确度低、占用内存大的问题,提出了一种基于不同检测器算法和DeepSort算法结合而成的多目标跟踪算法,提高在无人机上对地面行人在跟踪数据集中的效果。使用深度学习的多目标跟踪技术通过构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),用卡尔曼滤波算法实现了对目标轨迹的预测,匈牙利算法则使卡尔曼滤波的预测结果得以分配,使DeepSort算法在保证跟踪效果的同时,也保证了跟踪时的速度。实验结果显示,DeepSort在与YOLOv5x检测器配合后,多目标跟踪精度可提高20%。

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来源
《无线电工程》 |2023年第1期|34-39|共6页
作者
任进; 李文邦; 郭昱汝;
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作者单位

北方工业大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
无人机平台; 多目标跟踪; 目标检测; YOLOv5;

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