基于改进YOLOv3的目标跟踪算法研究

摘要：

针对基于深度学习的目标跟踪算法实时性差、成功率低以及抗干扰性弱等问题,提出了一种基于改进YOLOv3和DSST的目标跟踪算法.选用检测精度和速度均优于SDD的YOLOv3检测算法,并通过减少YOLOv3算法中1个尺度的输出张量以提高检测实时性;将DSST跟踪算法预测的目标区域放大2倍后作为YOLOv3检测算法输入,检测结果用于更新DSST跟踪目标框,从而提高跟踪算法的抗干扰性.实验表明:提出的算法提高了跟踪算法成功率和实时性,在很多场景下表现出较强的鲁棒性.

关键词：目标跟踪、算法、网络

所属期刊栏目：37

分类号：TB18(工程基础科学)

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：213-217,321