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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：一种基于ByteTrack多目标跟踪算法的解决方案。为了应对预测轨迹不完整的问题，设计了一个全尺度卷积神经网络（OSNet）学习外观特征并计算外观相似度，从而增强模型的重识别能力。同时，采用ByteTrack数据关联算法来对检测框和跟踪轨迹之间的相似性进行评估和区分，将高分框和低分框进行分类处理，以解决由观测丢失（遮挡或不可靠的检测）导致的轨迹预测问题，从而提高跟踪轨迹的完整性。针对检测目标缺失可能导致的误差积累问题，在重新关联非活动轨迹与检测到的目标的框架中。并提出一种在线平滑滤波OOS方法，该方法为目标对象构建一条虚拟轨迹，从跟踪丢失之前的最后一个检测点开始，到新匹配到的检测结束，通过平滑卡尔曼滤波器参数对轨迹进行处理，以获得更准确的目标位置估计。
主权项：1.本发明针对无人机多目标跟踪中存在的变形、遮挡、视点高度和角度多变等问题，提出了一种基于ByteTrack的无人机目标追踪方法。该算法可以有效优化多目标跟踪问题，提高跟踪的准确性。设计的边界框评价算法可以更好地恢复遮挡目标的轨迹，并进一步提高无人机视频中多目标轨迹预测的精准度。通过优化关联算法，在保证处理效率的前提下实现了更加精准的无人机多目标跟踪。使关联算法对无人机视频中多目标轨迹预测的精准度进一步提高。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 基于ByteTrack的无人机多目标跟踪方法
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