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公开(公告)号：CN113205108A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011206816.1
申请日：2020-11-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv4的多目标车辆检测跟踪方法，首先，通过k‑means聚类算法优化anchor box的预测，以便YOLOv4更加适应车辆数据集的要求；其次，改进了YOLOv4的目标检测网络，有效提高了检测精度；最后，采用卡尔曼滤波和匈牙利算法解决预测结果和跟踪结果之间的数据关联问题，将目标运动信息和表观信息结合作为总的关联代价，有效减少了ID Switch现象。本发明不仅提高了复杂场景中对多目标和弱小目标检测的准确率，还提高了目标跟踪算法的鲁棒性以及适应性。
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