基于姿态特征融合的短道速滑运动员多目标追踪
短道速滑运动员滑行过程中存在尺度变化大、频繁遮挡、运动模糊以及外观相似等复杂情况,使得多目标追踪过程面临更为严峻的挑战.为此,构建一个短道速滑场景下由 37 段短道速滑运动员比赛视频片段组成多目标追踪数据集SSSMOT,并基于姿态信息提出一种多目标追踪方法.首先从锚框、损失函数和非极大值抑制 3 个方面优化YOLOv5 检测模型,提高检测准确度;然后设计特征提取网络 P-RNet,依据姿态信息的指引针对性地提取特征,提高特征鲁棒性;最后使用姿态关键点改进数据关联匹配方法,在一定程度上缓解因运动员外观相似导致匹配错误的问题.在SSSMOT和SKMOT数据集上与其他方法的实验结果表明,所提方法针对多目标追踪的准确度达到96.43%;并通过其他评价指标和消融性实验,证明了该方法的有效性和优越性.
多目标追踪、短道速滑运动员、人体姿态
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省自然科学基金;中国石油大学华东研究生创新基金项目
2023-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1279-1288
