文献类型：期刊文章

作　　者：张彩丽[1] 刘广文[1] 詹旭[1] 史浩东[2] 才华[1,3] 李英超[2]

ZHANG Caili;LIU Guangwen;ZHAN Xu;SHI Haodong;CAI Hua;LI Yingchao(School of Electronic Information Engineer,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China;School of Opto-Electronic Engineer,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China;Changchun China Optical Science and Technology Museum,Changchun 130117,China)

机构地区：[1]长春理工大学电子信息工程学院,长春130022 [2]长春理工大学光电工程学院,长春130022 [3]长春中国光学科学技术馆,长春130117

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:u1731240);吉林省科技发展计划项目(批准号:20170203005GX)。

年　　份：2021

卷　　号：59

期　　号：3

起止页码：609-618

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对目前多目标跟踪算法在面对目标频繁遮挡时跟踪效果较差的问题,提出采用Mask R-CNN作为检测器,根据检测结果利用Kalman滤波器预测下帧图像中跟踪目标的位置,用改进匈牙利算法进行数据关联,并利用轨迹修正方案应对轨迹中断问题.将该算法在MOT16数据集的各测试集上进行实验,实验结果表明,该算法目标跟踪准确率为55.1%,且针对目标被遮挡问题效果较好.

关 键 词：机器视觉 目标跟踪 匈牙利算法  深度学习  

分 类 号：TP391]