【摘 要】
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本文对基于Yolov3的目标检测识别和视觉跟踪算法进行研究,本文主要开展了如下工作:1.本文对目标检测展开研究,本文提出了引入通道剪枝的单输出层Yolov3改进目标检测算法,为缩减算法参数量和计算量,该算法使用通道剪枝操作精简网络层次,在不影响准确性的前提下可以获得整体宽度更小的网络,同时为了防止强制性分层预测该算法将原本Yolov3算法的多输出结构改为单输出层结构。2.本文对目标跟踪展开研究,本
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本文对基于Yolov3的目标检测识别和视觉跟踪算法进行研究,本文主要开展了如下工作:1.本文对目标检测展开研究,本文提出了引入通道剪枝的单输出层Yolov3改进目标检测算法,为缩减算法参数量和计算量,该算法使用通道剪枝操作精简网络层次,在不影响准确性的前提下可以获得整体宽度更小的网络,同时为了防止强制性分层预测该算法将原本Yolov3算法的多输出结构改为单输出层结构。2.本文对目标跟踪展开研究,本文于第3章提出了一种引入深层特征的动态更新网络目标跟踪算法,该算法核心网络层使用了CIRes Net网络作为该算法的核心特征提取网络。3.为了兼顾算法的实时性和精确性要求,本文于第4章设计了引入颜色感知模块的候选网络目标跟踪算法,将颜色特征融入到孪生网络结构中,并使用ROI Align操作将两部分处理得到的信息融合作为输出。其中颜色感知模块主要用于对视频帧中的颜色特征进行统计,同时颜色感知模块中加入了线性插值方法用于在线更新对象机型。4.本文设计了一个可视化系统,该系统把目标检测和目标跟踪过程变成一种面向用户的应用操作系统。
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