| 基于重叠视域的跨相机多目标跟踪 |
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| 引用本文： | 王子依,周斌,胡波.基于重叠视域的跨相机多目标跟踪[J].中南民族大学学报(自然科学版),2023(5):702-711. |
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| 作者姓名： | 王子依 周斌 胡波 |
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| 作者单位： | 1. 中南民族大学计算机科学学院&国家民委信息物理融合智能计算重点实验室;2. 武汉市东信同邦信息技术有限公司 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（CZY23006）； |
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| 摘 要： | 针对短道速滑运动员检测难度大，难以准确进行跨相机目标交接等问题，提出了基于重叠视域的跨相机多目标跟踪算法.通过使用Global context network(GCnet)注意力模块、Funnel ReLU(FReLU)激活函数和DistanceIoU非极大值抑制（DIoU-NMS）改进YOLOXs算法，提高对粘连目标的检测精度.依据平面单应性原理将相机图像坐标映射至统一世界坐标以关联相邻相机，提出基于目标质心位置相似性与检测框空间相似性关联权重的改进型匈牙利匹配算法，实现跨相机目标一致性判定.实验结果表明：YOLOXs-GFD算法的平均准确率在Skater数据集和INRIA数据集上分别提升2%、1.1%.MOT-skater数据集上，跨相机多目标跟踪指标MCTA和IDF1分别为80.6%、83.7%.所提出的算法对短道速滑运动员的跨相机跟踪具有更优的准确性与鲁棒性.
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| 关 键 词： | 重叠视域 多目标跟踪 YOLOXs改进 目标交接 匈牙利算法 短道速滑 |
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