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基于深度可分离卷积的多目标追踪神经网络研究
引用本文:温博阁.基于深度可分离卷积的多目标追踪神经网络研究[J].大连交通大学学报,2021,42(5):111-114.
作者姓名:温博阁
作者单位:大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连 116028
摘    要:提出一种在线的多目标追踪方法,通过指定所需追踪的目标,结合人工智能强大特征提取能力,可以实时的追踪该目标的位置.在传统神经网络的追踪算法中,引入了深度可分离卷积,利用其强大时序特征提取能力,使该网络在各种不同光照、不同角度的情况下,推理前后数帧之间的关系,得到稳定的追踪区域.除此之外,利用深度可分离卷积与改进后的卷积层相连接,使其拥有了多目标追踪能力的同时,依然满足实时处理能力.在公开数据机上VOT-2016测试结果显示,与现有追踪方法相比,该方法不仅在准确度,EAO的表现出色,而且保持了不错的处理速度.通过该方法可以有效地统计地铁站OD流,或追踪指定人物的移动轨迹等,满足在交通以及安防领域的需求.

关 键 词:深度可分离卷积  多目标追踪  神经网络

Multi-Target Tracking Neural Network based on Depthwise Separable Convolutions
WEN Boge.Multi-Target Tracking Neural Network based on Depthwise Separable Convolutions[J].Journal of Dalian Jiaotong University,2021,42(5):111-114.
Authors:WEN Boge
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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