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一种基于轻量化SSD的DeepSort水面漂浮物多目标跟踪方法

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摘要

一种基于轻量化SSD的DeepSort水面漂浮物多目标跟踪方法，属于机器学习、目标跟踪领域。首先，获得若干水面漂浮物的连续视频帧。其次，输入水面漂浮物视频数据，通过轻量化的SSD检测算法获取当前帧的水面漂浮物目标检测框，基于视频当前帧的目标检测框进行状态预测，获得当前视频帧下的水面漂浮物目标跟踪框。再次，计算所有水面漂浮物目标检测框和跟踪框之间的运动匹配度和表观匹配度，将运动匹配度和表观匹配度进行综合匹配得到关联代价。最后，通过匈牙利算法将水面漂浮物的关联代价矩阵Ci，j进行关联匹配，确定跟踪结果。本发明能够实现水面漂浮物多目标跟踪，降低反向传播的参数数量和内存成本，提高数据关联的准确性，改善光照和遮挡物的影响。

著录项

公开/公告号CN114022812A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人大连理工大学;大连理工大学人工智能大连研究院;
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申请/专利号CN202111282062.2
发明设计人陈任飞;彭勇;李昱;欧阳文宇;吴剑;岳廷秀;王浅宇;
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申请日2021-11-01
分类号G06V20/40(20220101);G06V10/40(20220101);G06T7/292(20170101);G06T7/277(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构21200 大连理工大学专利中心;
代理人李晓亮;潘迅
地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
入库时间 2023-06-19 14:06:32

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