文档名：改进的QuasiDense多目标跟踪算法
摘要：在无人驾驶领域车辆前方动态多目标跟踪中,针对尺度变化明显时或者对于大车的跟踪,Quasi-Dense跟踪算法的跟踪结果较差的问题,提出了改进的Quasi-Dense多目标跟踪算法.结合了注意力机制、自适应等思想,提升模型对于尺度变化较大目标的检测和跟踪的能力.在网络结构中使用空间注意力机制,同时在设定锚框时使用启发式方法,改进模型的跟踪效果,有效地降低了跟踪时ID切换的次数.在伯克利驾驶数据集(BDD)公开跟踪数据集上对模型进行训练和评估.实验结果表明:改进的端到端多目标跟踪方法显著提高了跟踪的精度,同时速度能够达到36.3fps,满足实时性要求.
作者：宁晴 鲍泓 潘卫国 王立剑 Author：NINGQing BAOHong PANWeiguo WANGLijian
作者单位：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京100101;北京联合大学机器人学院,北京100027铁旅科技有限公司,北京100000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：TP391.41
关键词：多目标跟踪 空间注意力 自动驾驶 区域生成网络 可变卷积
机标分类号：TP391TN957TP183
在线出版日期：2023年6月16日
基金项目：国家自然科学基金改进的Quasi-Dense多目标跟踪算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(6)宁晴 鲍泓 潘卫国 王立剑在无人驾驶领域车辆前方动态多目标跟踪中,针对尺度变化明显时或者对于大车的跟踪,Quasi-Dense跟踪算法的跟踪结果较差的问题,提出了改进的Quasi-Dense多目标跟踪算法.结合了注意力机制、自适应等思想,提升模型对于尺度变...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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