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专利号	2023109661352	专利名称	基于置信度优化的在线多目标跟踪方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06T 7/277 (2017.01),G06V 10/74 (2022.01)
申请人	安徽工程大学	申请地址	安徽省芜湖市鸠江区
发明人	李艺,刘有余,李红伟,疏达,汪祁杰	申请日期	2023-08-02
下证状态	未知	更新时间	2026-09-21 17:45:09
专利摘要	本发明公开了一种基于置信度优化的在线多目标跟踪方法，以轨迹对应的检测置信度和匹配成本为参数，基于指数移动平均值逐帧迭代地更新轨迹置信度，并结合轨迹和轨迹置信度构建置信度权重矩阵，对相似度矩阵进行加权优化。不同于以往的轨迹置信度模型，本发明组合MOT任务中常见的中间量(检测置信度和匹配成本)，利用EMA模型迭代更新，计算复杂度低，并且参数无需额外求解；有利于在线任务；不同于以往基于TBD跟踪器的常见做法，本发明并未对参与关联的对象设置任何的置信度门限，在首次关联时，允许所有检测器的输出和激活轨迹参与关联，有助于从超低分检测中恢复中断的轨迹，并减少超参数空间复杂度，方便实际部署。

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