【《基于運(yùn)動(dòng)相機(jī)的多目標(biāo)跟蹤算法探究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》3900字】_第1頁(yè)
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[60]提出了用于以視頻為中心的視頻分析穩(wěn)定、幀內(nèi)對(duì)象穩(wěn)定和跟蹤的可靠方法,可以對(duì)攝像機(jī)路徑進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)和濾波,并且可以處理場(chǎng)景中的多個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象。針對(duì)目前的多目標(biāo)跟蹤算法研究情況,大多數(shù)先進(jìn)算法都基于靜止相機(jī)下對(duì)行人進(jìn)行跟蹤,運(yùn)動(dòng)相機(jī)相關(guān)算法研究較少,并且研究者還在致力于提高運(yùn)動(dòng)相機(jī)下多目標(biāo)跟蹤性能。參考文獻(xiàn):曹松曉.隨機(jī)概率模型視覺目標(biāo)跟蹤理論及應(yīng)用研究[D].浙江大學(xué),2013.樊俐彤.基于相對(duì)運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯概率估計(jì)的多目標(biāo)跟蹤方法研究[D].北京交通大學(xué),2018.PfisterT,CharlesJ,ZissermanA.FlowingConvNetsforhumanposeestimationinvideos[C].2015IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2015:1913-1921.ChoiW,SavareseS,Aunifiedframeworkformulti-targettrackingandcollectiveactivityrecognition[C].ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),Florence,Italy,2012:215–230.HuW,TanT,LiangW,etal.ASurveyonVisualSurveillanceofObjectMotionandBehaviors[J].IEEETransactionsonSystemsManandCyberneticsPartC(ApplicationsandReviews),2004,34(3):334-352.WangXG,Intelligentmulti-cameravideosurveillance:areview-ScienceDirect[J].PatternRecognitionLetters,2013,34(1):3-19.AlademM,RawashdehSA.ACombinedVision-BasedMultipleObjectTrackingandVisualOdometrySystem[J].IEEEsensorsjournal,2019,19(23):11714-11720.YangJ,MoW,MeiY.Multi-ObjectPortionTrackingin4DFluorescenceMicroscopyImageryWithDeepFeatureMaps[C].2019IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops(CVPRW).IEEE,2019:1087-1096.CandamoJ,ShreveM,GoldgofDB,etal.UnderstandingTransitScenes:ASurveyonHumanBehavior-RecognitionAlgorithms[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2010,11(1):206-224.UchiyamaH,MarchandE.ObjectDetectionandPoseTrackingforAugmentedReality:RecentApproaches[C].18thKorea-JapanJointWorkshoponFrontiersofComputerVision(FCV),2012:1–8.蔣戀華,甘朝暉,蔣曼.多目標(biāo)跟蹤綜述[J]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2010,19(12):271-275.中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院.中國(guó)制造2025[Z].2015朱趙勝.目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的分析及其在視頻多目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用研究[D].電子科技大學(xué),2020.LuoWH,XingJL,AntonM,etal.Multipleobjecttracking:Aliteraturereview[J].ArtificialIntelligence,2021,293:103448.YangB,HuangC,NevatiaR.Learningaffinitiesanddependenciesformulti-targettrackingusingaCRFmodel[C].The24thIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),ColoradoSprings,CO,USA,2011:1233–1240.PellegriniS,EssA,SchindlerK,etal.Gool,"You'llneverwalkalone:modelingsocialbehaviorformulti-targettracking[C].2009IEEE12thInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2009:261-268.KollerD,WeberJ,MalikJ.RobustMultipleCarTrackingwithOcclusionReasoning[J].SpringerBerlinHeidelberg,1994:189–196.BetkeM,HaritaogluE,DavisLS.Real-timemultiplevehicledetectionandtrackingfromamovingvehicle[J].MachineVision&Applications,2000,12(2):69-83.Wei-Lwun,Ting,Jo-Anne,etal.LearningtoTrackandIdentifyPlayersfromBroadcastSportsVideos[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2013,35(7):1704–1716.XingJ,AiH,LiuL,etal.MultiplePlayerTrackinginSportsVideo:ADual-ModeTwo-WayBayesianInferenceApproachWithProgressiveObservationModeling[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2011,20(6):1652-1667.NilliusP,SullivanJ,CarlssonS.Multi-targettracking-linkingidentitiesusingbayesiannetworkinference[C].2006IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),NewYorkCity,NY,USA,2006,2:2187–2194.LuoW,KimTK,StengerB,etal.Bi-labelPropagationforGenericMultipleObjectTracking[C].2014IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,Columbus,OH,USA,2014:1290–1297.Betke

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