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摘要
本发明公开了一种面向智能驾驶的多目标跟踪方法,包括检测网络、多尺度重识别网络、分级匹配机制和轨迹优化网络,本发明的检测网络以YOLOv5为基础,将注意力机制融入到其骨干网络中,并在其头部网络添加四倍下采样微小目标预测头,提升定位重要特征和微小目标检测的能力,针对同类目标特征相似度高难以区分的问题,多尺度重识别网络的瓶颈层采用多流结构,并使用注意力机制将多流特征进行聚合,实现多尺度特征的动态融合,提升目标外观特征的表达能力,为了减少遮挡时目标置信度降低从而造成漏检的情况,在数据关联中设计了分级匹配机制。最后还应用了两个即插即用的轻量级模型进行轨迹全局链接和平滑补全。
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