Abstract 針對用於多目標跟蹤的數據關聯(data association),本文提出了一種基於網絡流(network flow)的優化方法。將最大后驗概率(maximum-a-posteriori:MAP)數據關聯問題映射到滿足軌跡上非重疊(non-overlap)約束的成本流網 ...
ref: https: zhuanlan.zhihu.com p 流程: 使用PointRCNN的目標檢測結果來跟蹤 使用卡爾曼濾波器跟蹤 使用匈牙利算法匹配前后幀的對象。 特點: 使用了 D的卡爾曼濾波器 優點: 簡單快速效果好 使用的特征和狀態轉移模型 dimensional vector T x, y, z, , l, w, h, vx, vy, vz ,沒有使用角速度,加入后效果不好 狀態 ...
2020-07-20 14:08 0 540 推薦指數:
Abstract 針對用於多目標跟蹤的數據關聯(data association),本文提出了一種基於網絡流(network flow)的優化方法。將最大后驗概率(maximum-a-posteriori:MAP)數據關聯問題映射到滿足軌跡上非重疊(non-overlap)約束的成本流網 ...
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轉載請標明鏈接:http://www.cnblogs.com/yanwei-li/p/8683933.html 網上已有很多關於MOT的文章,此系列僅為個人閱讀隨筆,便於初學者的共同成長。若希望詳細了解,建議閱讀原文。 本文是tracking by detection 方法進行多目標跟蹤的文章 ...
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