[发明专利]一种基于轻量化SSD的DeepSort水面漂浮物多目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202111282062.2 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN114022812A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 陈任飞;彭勇;李昱;欧阳文宇;吴剑;岳廷秀;王浅宇 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学;大连理工大学人工智能大连研究院 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/40;G06T7/292;G06T7/277;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮;潘迅 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： |
一种基于轻量化SSD的DeepSort水面漂浮物多目标跟踪方法，属于机器学习、目标跟踪领域。首先，获得若干水面漂浮物的连续视频帧。其次，输入水面漂浮物视频数据，通过轻量化的SSD检测算法获取当前帧的水面漂浮物目标检测框，基于视频当前帧的目标检测框进行状态预测，获得当前视频帧下的水面漂浮物目标跟踪框。再次，计算所有水面漂浮物目标检测框和跟踪框之间的运动匹配度和表观匹配度，将运动匹配度和表观匹配度进行综合匹配得到关联代价。最后，通过匈牙利算法将水面漂浮物的关联代价矩阵C |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 ssd deepsort 水面 漂浮 多目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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