학술논문
基于DeepSORT的水下目标声学图像跟踪方法 / Underwater target acoustic image tracking method based on DeepSORT
Document Type
Academic Journal
Author
Source
华中科技大学学报（自然科学版） / Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edition). 51(10):44-50
Subject
Language
Chinese
ISSN
1671-4512
Abstract
针对水下运动目标的声学影像模糊、区域特征非稳定,易导致跟踪过程中出现轨迹中断和目标身份(ID)变更等问题,提出基于扩展目标框的DeepSORT水下目标改进跟踪方法.该方法采用改进FasterRCNN作为检测器,扩展了检测器输出的目标框,提取了目标周围散射噪声的特征,增大了目标区域感受野,解决了声学图像中目标特征稀疏的问题.结果表明:本文方法能够抑制轨迹中断和ID变更现象,在复杂场景下相较于传统DeepSORT方法的跟踪结果,ID变更次数下降了 80％,轨迹中断占比下降了 2.17％,有效提升跟踪网络的稳定性.