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摘要
在检测跟踪任务中，检测器存在误检和漏检目标的问题，导致依赖检测信息的视频多目标跟踪算法出现大量误跟和漏跟目标，这种漏跟和误跟会持续几十帧，降低了跟踪精度，为此提出了一种多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法。该算法融合多个检测器的信息，提出了一种新型融合机制，减少单个检测器的不足带来的漏检、误检数目，打破了单个检测器性能的局限性，使新生目标的获取更加可靠。此外，采用深度相关滤波算法ECO对目标进行逐个跟踪，并在原有ECO算法的基础上提出了一系列的改进方法，从而更贴合视频多目标跟踪任务，减少目标的漏跟数和身份标签跳变数。在MOT17数据集上进行实验，结果表明，与传统的视频多目标跟踪方法IOU17相比，所提算法的MOTA值从47.6提高至50.3,证明了所提方法在多目标跟踪研究上取得了很大的突破。
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