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針對(duì)多伯努利濾波方法在多目標(biāo)跟蹤時(shí)，難以檢測(cè)新生目標(biāo)，且當(dāng)目標(biāo)岀現(xiàn)互相遮擋等千擾時(shí)，跟蹤精度下降，甚至岀現(xiàn)目標(biāo)漏跟，以及當(dāng)漏跟目標(biāo)被重新跟蹤后，與之前運(yùn)動(dòng)軌跡難以關(guān)聯(lián)等問題，在多伯努利濾波框架下，引入YOOⅴ3檢測(cè)算法，并采用卷積特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行描述，計(jì)算相鄰幀目標(biāo)的相似度矩陣，設(shè)計(jì)新生目標(biāo)識(shí)別和漏跟目標(biāo)的重識(shí)別策略，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)新生判別和漏跟目標(biāo)的連續(xù)估計(jì);此外，在模板更新時(shí)，融合高置信度檢測(cè)框，提出遮擋目標(biāo)處理機(jī)制，有效提高目標(biāo)跟蹤精度。最后，采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中具有挑戰(zhàn)性的視頻序列進(jìn)行算法測(cè)試，結(jié)果表明，提岀算法能有效識(shí)別新生目標(biāo)和漏跟目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻多目標(biāo)軌跡的連續(xù)跟蹤。
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