计算机科学与探索

作者：杨金龙，程小雪，缪佳妮，张光南

单位：1. 江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 2141222. 长安大学 信息工程学院，西安 710064

关键词：多伯努利滤波,检测跟踪,目标新生,相似度矩阵

针对多伯努利滤波方法在多目标跟踪时，难以检测新生目标，且当目标出现互相遮挡等干扰时，跟踪精度下降，甚至出现目标漏跟，以及当漏跟目标被重新跟踪后，与之前运动轨迹难以关联等问题，在多伯努利滤波框架下，引入YOLOv3检测算法，并采用卷积特征对目标进行描述，计算相邻帧目标的相似度矩阵，设计新生目标识别和漏跟目标的重识别策略，以实现对目标新生判别和漏跟目标的连续估计；此外，在模板更新时，融合高置信度检测框，提出遮挡目标处理机制，有效提高目标跟踪精度。最后，采用标准数据集中具有挑战性的视频序列进行算法测试，结果表明，提出算法能有效识别新生目标和漏跟目标，实现对视频多目标轨迹的连续跟踪。

来源：2020年第10期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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