多目标追踪

作品数：95被引量：227H指数：9
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BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述
《计算机工程与应用》2025年第6期1-21,共21页黄德启 黄海峰 黄德意 刘振航 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C430);国家自然科学基金(51468062)。
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究...
关键词：BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测 
基于边缘计算的海上养殖鱼群实时追踪系统
《东华大学学报（自然科学版）》2024年第5期127-133,共7页胡宏玮 陈昭 王倩 刘国华 
中央高校基本科研业务费专项资金(22D111211)
为解决实际养殖环境中存在鱼群数据集少、追踪算法效果不稳定、追踪部署成本高等问题,结合鱼群行为数据、鱼群追踪算法和边缘计算平台3方面建立一套基于边缘计算的鱼群实时追踪系统。采集并标注养殖环境中的金鲳鱼视频以建立鱼群行为数...
关键词：鱼群追踪系统 深度学习 边缘计算 多目标追踪 目标检测 
改进YOLOv7+Bytetrack的小目标检测与追踪被引量：4
《计算机工程与应用》2024年第12期189-202,共14页聂源 赖惠成 高古学 
新疆维吾尔自治区重点研发计划(2022B01008);国家自然科学基金(U1803261,2022ZD0115803)。
近年来,目标检测技术已经相当成熟,但小目标检测一直是目标检测领域的一大挑战。为了解决这一问题,设计一种名为MFF-YOLOv7的小目标检测算法,该算法旨在提高小目标检测的准确率。设计级联双向特征金字塔KBiFPN,以及联合提出的多级感受...
关键词：MFF-YOLOv7 小目标检测 多级感受野 多目标追踪 Bytetrack 
基于路侧摄像头的多目标跟踪算法优化设计被引量：1
《同济大学学报（自然科学版）》2024年第4期541-550,共10页王平 姚宇阳 王新红 
上海市科委重点项目(22dz1203400)。
针对当前多目标追踪算法应对路侧交通场景的缺陷,提出一种基于路侧摄像头的多目标追踪算法。选择one‐shot追踪算法路线,基于FairMOT设计神经网络,使单个网络同时生成目标检测结果与外观特征结果,增强实时性效果;采用新的数据关联方式,...
关键词：多目标追踪 目标检测 路侧感知 
基于Transformer的跨空间特征关联多目标追踪
《软件导刊》2024年第3期165-171,共7页沈锦荣 
多目标追踪算法在复杂场景中常会出现目标识别不精确与追踪效果差的问题,在追踪目标数量多且相互遮蔽情况严重的环境中追踪目标丢失现象更为明显。为此,提出一种基于Transformer跨空间特征关联的多目标追踪算法,利用Transformer结构提...
关键词：多目标追踪 TRANSFORMER 特征关联 目标检测 注意力机制 
基于深度学习的无人机造林成活率自动检测方法
《中南林业科技大学学报》2023年第10期20-27,79,共9页李亚东 曹明兰 金红玉 姚树军 李亚昆 贾树华 
国家自然科学基金项目(U1710123);北京工业职业技术学院重点课题(BGY2022KY-12Z,BGY2022KY-13Z,BGY2021KY-10);环境模拟与污染控制国家重点联合实验室开放基金资助项目(23K01ESPCW)。
【目的】造林是实现林业资源可持续利用的重要手段。造林地块分散、分布偏远、交通条件差,人工造林成活率检查耗费大量人力、物力和时间成本,且效率低、无法及时全面精准掌握造林成活率、采用的抽样检查方法受主观因素和偶然因素影响较...
关键词：深度学习 无人机 目标检测 多目标追踪 造林成活率 
基于深层聚合网络的车辆多目标检测与追踪被引量：4
《计算机工程与设计》2023年第7期2080-2086,共7页郭俊麟 董超俊 陆晓田 
广东省省级科技计划基金项目(2017A010101019)。
针对现有车辆多目标检测与追踪算法在长时间遮挡、光线变化等因素的影响下造成的ID切换和误检问题,提出一种基于深层聚合网络的改进算法,进行车辆检测并完成特征嵌入任务。通过在下采样过程中融合注意力模块进行特征增强,在特征融合过...
关键词：目标检测 多目标追踪 深层聚合网络 特征嵌入 多特征融合 注意力机制 数据关联 
基于轻量化DeepSort的人数统计
《沈阳师范大学学报（自然科学版）》2022年第4期319-323,共5页吴迪 宋家豪 冯晓婉 
国家自然科学基金资助项目(11804235)。
为了检测学校教室或图书馆的人流量,设计了一种优化的YOLOv5和轻量化DeepSort的人流量统计系统。为提升目标检测效果,采用CIoU loss回归损失和DIoU-NMS非极大抑制,在加快目标边界框参数学习的同时可提高定位精度,提升遮挡行人的检测性能...
关键词：多目标追踪 目标检测 YOLOv5 DeepSort 深度学习 
基于python的YOLOv5+DeepSORT多目标追踪的实现与应用被引量：2
《大众标准化》2022年第12期92-94,共3页杜晓啸 翁庆龙 朱增伟 张坤 
目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,根据跟踪对象的数目不同,可分为单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT)。SORT算法(全称Simple Online and Realtime Tracking)是一种实用的多目标跟踪算法,可以有效进行多目标跟踪。近年来,在此算法基...
关键词：计算机视觉 多目标跟踪 DeepSORT 目标检测 YOLOv5 
基于ReInspect算法的多目标追踪被引量：3
《计量学报》2022年第4期470-474,共5页王文远 金晅宏 宋文净 王轶炜 
为了提高复杂场景下多目标检测的准确性,提出了一种基于ReInspect算法的对于多个运行目标的检测方法。该算法基于OverFeat算法和Faster R-CNN算法的思想,加入LSTM(long short-term memory)循环网络结构用于记录多个目标的特征序列;通过...
关键词：计量学 多目标追踪 ReInspect算法 深度学习 目标检测 
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