基于深度學(xué)習(xí)的視頻多對象視覺檢測和追蹤方法

摘要： 為更好提升視頻中的多對象視覺檢測和追蹤的有效性，提出一種用于視覺對象檢測的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，考慮時域信息和空域信息的基礎(chǔ)上直接以視頻作為輸入，通過引入粒化層，確保更好地定位含有檢測對象的前景區(qū)域；提出一種對象追蹤方法，由于只涉及同一類對象內(nèi)的逐幀關(guān)聯(lián)，該方法在減少運行時間的同時增加追蹤精度。在不同對象檢測和追蹤的基準(zhǔn)集上與不同檢測方法和追蹤方法的各種評價指標(biāo)對比驗證了該方法...