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%。