Improved Multi-domain Convolutional Neural Networks Method for Vehicle Tracking

Wang Jianwen; Li Aimin; Pang Y.

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Improved Multi-domain Convolutional Neural Networks Method for Vehicle Tracking

机译：改进的车辆跟踪多域卷积神经网络方法

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In the field of intelligent transportation, background complexity, lighting changes, occlusion, and scale transformation affect the tracking results of moving vehicles in the video. We propose an improved vehicle object tracking algorithm based on Multi-Domain Convolutional Neural Networks (MDNet), combining the instance segmentation method with the MDNet algorithm, adding two attention mechanisms to the algorithm. The module extracts better features, ensures that the vehicle object adapts to changes in appearance, and greatly improves tracking performance. Our improved algorithm has a tracking precision rate of 91.8% and a success rate of 67.8%. The Vehicle Tracking algorithm is evaluated on the Object Tracking Benchmark (OTB) data set. The tracking results are compared with eight mainstream object tracking algorithms, and the results show that our improved algorithm has excellent performance. The object tracking precision rate and tracking success rate of this algorithm have achieved excellent results in many cases.

机译：None

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来源
《International Journal of Artificial Intelligence Tools: Architectures, Languages, Algorithms》 |2020年第8期|共13页
作者
Wang Jianwen; Li Aimin; Pang Y.;
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作者单位

Qilu Univ Technol Comp Sci &

Technol Shandong Acad Sci Jinan 250300 Shandong Peoples R China;

Qilu Univ Technol Comp Sci &

Technol Shandong Acad Sci Jinan 250300 Shandong Peoples R China;

Qilu Univ Technol Comp Sci &

Technol Shandong Acad Sci Jinan 250300 Shandong Peoples R China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
Intelligent transportation; MDNet; object tracking; instance segmentation; attention module;

机译：智能交通;MDNet;对象跟踪;实例分割;注意模块;

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