提出了一種基于深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法YOLOv3的目標(biāo)跟蹤算法。該算法利用深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)特征提取上的優(yōu)勢(shì),采用基于回歸的YOLOv3檢測(cè)模型提取候選目標(biāo),同時(shí)結(jié)合目標(biāo)顏色直方特征和局部二值模式直方特征進(jìn)行目標(biāo)篩選,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。為了提高算法的性能,還提出了一種K鄰域搜索方法,可以針對(duì)選定目標(biāo)進(jìn)行鄰域檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的目標(biāo)跟蹤算法跟蹤效果很好,綜合表現(xiàn)比4種對(duì)比算法提高了80%左右,同時(shí)在目標(biāo)物體光照變化、姿態(tài)變化、尺寸變化、旋轉(zhuǎn)變化等復(fù)雜情況下有很好的魯棒性。 

【文章來(lái)源】：電光與控制. 2019,26(10)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 基本概念
    1.1 YOLOv3介紹
    1.2 K鄰域搜索
2 目標(biāo)跟蹤模型
    2.1 特征提取
    2.2 目標(biāo)選擇
    2.3 模板更新
    2.4 TOD算法流程
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)定性分析
    3.2 實(shí)驗(yàn)定量分析
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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