控制与决策

作者：薛俊韬,马若寒,胡超芳

单位：天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072,,天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072,,天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072;天津大学 微光机电系统技术教育部重点实验室,天津 300072,

关键词：深度学习;多目标跟踪;目标检测;YOLOv3;deep-SORT;MobileNet

基金：国家自然科学基金项目(61773279)；天津市科技计划项目(19YFHBQY00040)；微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学)开放基金项目(MOMST2016-4).

针对深度学习算法在多目标跟踪中的实时性问题,提出一种基于MobileNet的多目标跟踪算法.借助于MobileNet深度可分离卷积能够对深度网络模型进行压缩的原理,将YOLOv3主干网络替换为MobileNet,通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积,保留多尺度预测部分,以有效减少参数量.对于检测得到的边框信息,利用Deep-SORT算法进行跟踪.实验结果表明,所提出方法在跟踪效果基本不变的情况下可提升处理速度近50%.

来源：2021年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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