基于DeepSort的動態(tài)車輛多目標跟蹤方法研究

摘要： 為了提高汽車對外界環(huán)境信息的感知能力和對動態(tài)車輛目標行為的預測能力，采用YOLOX作為前端檢測器，結合優(yōu)化的DeepSort跟蹤算法開展動態(tài)車輛多目標跟蹤方法研究。在車輛特征匹配過程中，提取Haar-like特征對車輛的明暗變化信息進行匹配，提高物體匹配精度；基于DeepSort重識別網(wǎng)絡，采用改進的ResNet13作為特征提取的骨干網(wǎng)絡，加入SENet調(diào)整不同通道維度的特征權...