| 基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪 |
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| 引用本文： | 宋俊芳,王菽裕,薛茹,李莹.基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪[J].科学技术与工程,2020,20(31):12927-12933. |
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| 作者姓名： | 宋俊芳 王菽裕 薛茹 李莹 |
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| 作者单位： | 西藏民族大学信息工程学院, 咸阳712082;长安大学信息工程学院, 西安710064 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅专项科研计划项目(19JK0887)和XZ2017ZRG-53(Z) |
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| 摘 要： | 在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪，由于车辆之间较高的相似性和交互性，跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂，无法满足智能分析应用需求。为此，本文结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法，提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集，通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵，并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果，针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况，引入KCF与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明，本文算法对目标误检、漏检以及严重遮挡情况均可以很好解决，并且对目标轨迹的实时准确获取，可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。
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| 关 键 词： | 车辆多目标跟踪 数据关联 行列耦合 IoU相似性度量 KCF Kalman滤波 |
| 收稿时间： | 2020/2/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/7/28 0:00:00 |
Multi-Vehicle Tracking combing KCF and Kalman Based on Data Association |
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| Institution: | .School of Information Engineering, Xizang Minzu University, |
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