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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进的D‑IOU匹配的海面多目标多类别跟踪方法，旨在解决海面环境中的多目标跟踪挑战。本发明的方法包括以下关键组成部分：首先，本发明引入了改进的D‑IOU匹配，将传统的IOU匹配的局部搜索领域扩展到全局搜索领域。使得在无人舰艇视野下存在视野剧烈晃动的情况下仍能够高效匹配目标，无需依赖单独的重新识别网络。其次，为更好地应对海面物体位置漂移的情况，本发明采用了检测驱动的卡尔曼滤波器。这一策略着重关注观测结果，而非传统的卡尔曼滤波器的预测结果，从而提高了跟踪的稳定性和准确性。最后，本发明引入了软投票机制，用于校正可能由检测器产生的错误类别判定。这一机制有效地应对了在复杂海洋环境中的目标类别检测问题。
主权项：1.一种基于改进的D-IOU匹配的海面多目标多类别跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对输入的海面多类别多目标视频数据进行预处理，提取出每个帧中的目标候选区域；步骤2、对视频前后帧之间使用增强相关系数算法，进行图像配准，减少帧间目标的纵向位移；步骤3、对帧间目标使用改进的D-IOU匹配方法，对每个目标进行轨迹拟合和跟踪，输出每个目标的轨迹和相关信息；步骤4、对每个目标使用检测驱动的卡尔曼滤波器，确定目标在不同帧之间的位置变化；步骤5、对每一条成功追踪的轨迹使用软投票方法对轨迹类别进行修正，提高长轨迹的稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于改进的D-IOU匹配的海面多目标多类别跟踪方法
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