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一体化多目标跟踪算法研究综述
被引量:
3
1
作者
周雪
梁超
+1 位作者
何均洋
唐瀚林
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期728-736,共9页
视觉多目标跟踪算法(MOT)一直是计算机视觉与视频图像智能分析领域的一个研究热点。近年来,随着深度学习的发展及实际应用需要,越来越多性能优异的一体化多目标跟踪算法被提出,受到研究者的青睐。对近年来广受关注的一体化多目标跟踪算...
视觉多目标跟踪算法(MOT)一直是计算机视觉与视频图像智能分析领域的一个研究热点。近年来,随着深度学习的发展及实际应用需要,越来越多性能优异的一体化多目标跟踪算法被提出,受到研究者的青睐。对近年来广受关注的一体化多目标跟踪算法进行了系统性的综述。从不同的一体化构建思路出发,梳理包括构建出发点、框架设计、方法优缺点、研究趋势等方面的内容,并在权威的MOT Challenge系列数据集上进行性能比较,定量地分析不同的一体化方法的优势和局限性。最后,结合研究现状,提出了一体化多目标跟踪需要重点关注的若干问题及未来展望。
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关键词
数据关联
多目标跟踪
目标检测
一体化深度神经网络
单目标跟踪
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职称材料
题名
一体化多目标跟踪算法研究综述
被引量:
3
1
作者
周雪
梁超
何均洋
唐瀚林
机构
电子科技大学(深圳)高等研究院
电子科技大学自动化工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期728-736,共9页
基金
国家自然科学基金(61972071,U20A20184)
四川省科技计划(2020YJ0036)
厅市共建智能终端四川省重点实验室开放课题(SCITLAB-1005)。
文摘
视觉多目标跟踪算法(MOT)一直是计算机视觉与视频图像智能分析领域的一个研究热点。近年来,随着深度学习的发展及实际应用需要,越来越多性能优异的一体化多目标跟踪算法被提出,受到研究者的青睐。对近年来广受关注的一体化多目标跟踪算法进行了系统性的综述。从不同的一体化构建思路出发,梳理包括构建出发点、框架设计、方法优缺点、研究趋势等方面的内容,并在权威的MOT Challenge系列数据集上进行性能比较,定量地分析不同的一体化方法的优势和局限性。最后,结合研究现状,提出了一体化多目标跟踪需要重点关注的若干问题及未来展望。
关键词
数据关联
多目标跟踪
目标检测
一体化深度神经网络
单目标跟踪
Keywords
data association
multiple object tracking
object detection
one-shot deep neural network
single object tracking
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一体化多目标跟踪算法研究综述
周雪
梁超
何均洋
唐瀚林
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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