10.3969/j.issn.1000-1158.2022.04.06
基于ReInspect算法的多目标追踪
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;通过调整LSTM网络特征标签信息,预处理损失函数,并在追踪后采用置信度分段的方式对检测结果进行匹配,解决对同一目标的重复检测以及目标遮挡问题.实验结果表明,该算法对传统的重叠、遮挡等问题有较好的抗干扰能力,在不同场景下识别准确率均高于90％.
计量学、多目标追踪、ReInspect算法、深度学习、目标检测
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TB96(计量学)
2022-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
470-474
