【摘 要】
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提出了一种基于深度学习检测算法YOLOv3的目标跟踪算法。该算法利用深度学习模型在目标特征提取上的优势,采用基于回归的YOLOv3检测模型提取候选目标,同时结合目标颜色直方特
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川大学计算机学院
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提出了一种基于深度学习检测算法YOLOv3的目标跟踪算法。该算法利用深度学习模型在目标特征提取上的优势,采用基于回归的YOLOv3检测模型提取候选目标,同时结合目标颜色直方特征和局部二值模式直方特征进行目标筛选,实现对目标的跟踪。为了提高算法的性能,还提出了一种K邻域搜索方法,可以针对选定目标进行邻域检测。实验结果表明,提出的目标跟踪算法跟踪效果很好,综合表现比4种对比算法提高了80%左右,同时在目标物体光照变化、姿态变化、尺寸变化、旋转变化等复杂情况下有很好的鲁棒性。
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