计量学报

作者：王文远,金晅宏,宋文净,王轶炜

单位：上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093

关键词：计量学;多目标追踪;ReInspect算法;深度学习;目标检测

为了提高复杂场景下多目标检测的准确性,提出了一种基于ReInspect算法的对于多个运行目标的检测方法。该算法基于OverFeat算法和Faster R-CNN算法的思想,加入LSTM(long short-term memory)循环网络结构用于记录多个目标的特征序列;通过调整LSTM网络特征标签信息,预处理损失函数,并在追踪后采用置信度分段的方式对检测结果进行匹配,解决对同一目标的重复检测以及目标遮挡问题。实验结果表明,该算法对传统的重叠、遮挡等问题有较好的抗干扰能力,在不同场景下识别准确率均高于90%。

来源：2022年第4期

《计量学报》期刊编辑部

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