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US2020265591A1,2020.08.20Net网络，使用VOC2007数据集中的车辆数据训2步骤S4、将当前帧的检测框与轨迹列表中的轨迹所述步骤S2中通过RFB-Net检测器对输入视频帧进行目标所述步骤S3中通过卡尔曼滤波预测出当前帧的目标位置得到预测跟踪框保存在轨迹框的中心坐标(cx,cy)，长宽比r，高3T+Q；所述步骤S4中将当前帧的检测框与轨迹列表中的轨迹进行j表示第j个检测框的位置，yi表示第i个跟踪器对目标的预每一个跟踪目标成功关联的最近100帧的特征向量4y＝z-Hx/x＝x/+Ky5[0002]近年来，针对不同场景研究具有针对性的跟踪算法成为最近几年研究的主要内6[0014]进一步地，所述步骤S2中通过RFB-Net检测器对输入视频帧进行目标车辆检测具7通过CNN网络计算对应的128维特征向量，且||rj||＝1；对每一个跟踪目标构建一个i个跟踪器的最近100个成功关联的特征集与当前帧第j个检测结果的特征向量间的最小余8[0066](2)本发明提出一种结合深度表观模型和运动模型的多车辆跟踪方法，通过计算检测框位置以及各个检测框图像块的深度特征；过滤置信度小于预设阈值的目标检测框。9通过CNN网络计算对应的128维特征向量，且||rj||＝1；对每一个跟踪目标构建一个i个跟踪器的最近100个成功关联的特征集与当前帧第j个检测结果的特征向量间的最小余
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