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摘要
提出基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法,它能够在场景变化剧烈、目标存在遮挡等复杂条件下对目标进行持续稳定的追踪。算法的实现以合理的算法架构设计为基础,利用YOLO选择候选目标,利用SIFT从候选目标中选择被追踪目标。本文提出的追踪算法不仅满足实时性要求,而且在正常测试集、目标存在遮挡测试集、摄像头旋转测试集上均取得了优于KCF和Cam Shift的实验结果。结果表明,本文提出的追踪算法在解决目标遮挡、场景变化剧烈等问题上有突出表现。
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提出基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法,它能够在场景变化剧烈、目标存在遮挡等复杂条件下对目标进行持续稳定的追踪。算法的实现以合理的算法架构设计为基础,利用YOLO选择候选目标,利用SIFT从候选目标中选择被追踪目标。本文提出的追踪算法不仅满足实时性要求,而且在正常测试集、目标存在遮挡测试集、摄像头旋转测试集上均取得了优于KCF和Cam Shift的实验结果。结果表明,本文提出的追踪算法在解决目标遮挡、场景变化剧烈等问题上有突出表现。
