跨域环境下特定多目标跟踪算法的改进

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【获取途径】超星期刊网
【作者】穆晓芳，李毫，刘嘉骥，刘振宇，李越
【刊名】太原理工大学学报
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院；山西能源学院；天津工业大学电子信息工程学院
【年份】2025
【卷号】第1期
【ISSN】1007-9432
【关键词】多目标跟踪 YOLO 计算机视觉深度学习
【摘要】【目的】针对监控视频跨域环境下的多目标跟踪画面中，频繁遮挡、轨迹开始终止时刻未知、目标太小、目标间交互、表观相似以及摄像头视角变化等问题，提出一种改进的多目标跟踪算法。【方法】该算法最大化利用低分检测对象，将未匹配的低分对象进行二次匹配，目标跨域后，依据摄像头拓扑排序规则，以及相邻摄像头的未匹配跟踪轨迹，同时对检测器YOLOv5 算法进行优化改进，通过信息流的层层递进，有效解决多尺度问题和小目标信息提取不充分等问题，在相邻的摄像头中快速匹配到跟踪对象，以提高跨域环境下特定多目标跟踪的精度。【结...
【文献类型】期刊