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申请/专利权人：南京理工大学泰州科技学院
摘要：本发明涉及目标跟踪技术领域，公开了一种视频目标跟踪方法，其中视频目标跟踪方法，包括如下步骤：S1，数据预处理与目标检测；S2，进行状态预测，将预测算法加入到跟踪中，在预测值附近进行目标搜索，从而缩小搜索范围，这里基于卡尔曼滤波，其关键点是通过状态方程和历史目标位置来预测下一帧的目标位置；S3，进行数据关联，计算当前帧中的检测结果与卡尔曼滤波预测结果之间的关联成本矩阵，并使用匈牙利算法进行最优匹配。该视频目标跟踪方法，通过该视频目标跟踪方法，能够在YOLOv5的基础上，使用卡尔曼滤波进行平滑的目标状态估计，并使用匈牙利算法实现高效的数据关联，从而显著提高目标跟踪的稳定性和准确性。
主权项：1.一种视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据预处理与目标检测；S2，进行状态预测，将预测算法加入到跟踪中，在预测值附近进行目标搜索，从而缩小搜索范围，这里基于卡尔曼滤波，其关键点是通过状态方程和历史目标位置来预测下一帧的目标位置；S3，进行数据关联，计算当前帧中的检测结果与卡尔曼滤波预测结果之间的关联成本矩阵，并使用匈牙利算法进行最优匹配；S4，最后进行状态更新，更新步骤，根据最优匹配结果，使用卡尔曼滤波更新每个目标的状态，将最新的测量数据与预测值进行融合，以改进状态估计，同时新目标初始化和目标消失检测：根据匹配结果，初始化新检测到的目标，并移除长时间未被检测到的目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学泰州科技学院 一种视频目标跟踪方法
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