Abstract 针对用于多目标跟踪的数据关联(data association),本文提出了一种基于网络流(network flow)的优化方法。将最大后验概率(maximum-a-posteriori:MAP)数据关联问题映射到满足轨迹上非重叠(non-overlap)约束的成本流网 ...
ref: https: zhuanlan.zhihu.com p 流程: 使用PointRCNN的目标检测结果来跟踪 使用卡尔曼滤波器跟踪 使用匈牙利算法匹配前后帧的对象。 特点: 使用了 D的卡尔曼滤波器 优点: 简单快速效果好 使用的特征和状态转移模型 dimensional vector T x, y, z, , l, w, h, vx, vy, vz ,没有使用角速度,加入后效果不好 状态 ...
2020-07-20 14:08 0 540 推荐指数:
Abstract 针对用于多目标跟踪的数据关联(data association),本文提出了一种基于网络流(network flow)的优化方法。将最大后验概率(maximum-a-posteriori:MAP)数据关联问题映射到满足轨迹上非重叠(non-overlap)约束的成本流网 ...
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转载请标明链接:http://www.cnblogs.com/yanwei-li/p/8683933.html 网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长。若希望详细了解,建议阅读原文。 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章 ...
转载请标明链接:http://www.cnblogs.com/yanwei-li/p/8643336.html 网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长。若希望详细了解,建议阅读原文。 本文是使用 tracking by detection 方法进行多目标 ...