基于DeepSort的動(dòng)態(tài)車輛多目標(biāo)跟蹤方法研究

摘要： 為了提高汽車對(duì)外界環(huán)境信息的感知能力和對(duì)動(dòng)態(tài)車輛目標(biāo)行為的預(yù)測(cè)能力，采用YOLOX作為前端檢測(cè)器，結(jié)合優(yōu)化的DeepSort跟蹤算法開展動(dòng)態(tài)車輛多目標(biāo)跟蹤方法研究。在車輛特征匹配過程中，提取Haar-like特征對(duì)車輛的明暗變化信息進(jìn)行匹配，提高物體匹配精度；基于DeepSort重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，采用改進(jìn)的ResNet13作為特征提取的骨干網(wǎng)絡(luò)，加入SENet調(diào)整不同通道維度的特征權(quán)...