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基于ReInspect算法的多目标追踪
被引量:
1
1
作者
王文远
金晅宏
+1 位作者
宋文净
王轶炜
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期470-474,共5页
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...
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%。
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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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职称材料
题名
基于ReInspect算法的多目标追踪
被引量:
1
1
作者
王文远
金晅宏
宋文净
王轶炜
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期470-474,共5页
文摘
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%。
关键词
计量学
多目标追踪
ReInspect算法
深度学习
目标检测
Keywords
metrology
multi-target tracking
ReInspect algorithm
deep learning
target detection
分类号
TB96 [机械工程—光学工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ReInspect算法的多目标追踪
王文远
金晅宏
宋文净
王轶炜
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022
1
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