基于YOLO的目标人员身份识别与跟踪方法
龚琳茜
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘要：在多人存在的单目标人员视觉跟踪场景中,目标人员的遮挡及丢失是常见的问题之一.针对目标由于遮挡等原因丢失后的恢复问题,提出了基于单目标检测与身份识别网络模型相结合的视觉跟踪方法.该方法基于YOLO模型进行候选目标检测,基于在身份识别数据库上预训练的残差网络,进行候选目标基础特征提取.通过计算候选目标特征与预提取的模板目标特征的均方误差和,进行前后帧的数据关联,达到跟踪目标的效果.实验表明,论文提出的方法在各种目标人员消失的场景下具有有效性.
关键词：目标身份识别目标跟踪YOLO目标检测残差网络
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2022-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2669-2672,2683 )
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