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作者：王博;柴锐;
单位：中北大学计算机科学与技术学院;
摘要：在实际场景中，目标之间常常存在重叠或部分遮挡的情况，若是未进行有效的多目标检测以及了解变规模网络重叠区域内的节点状况，会导致目标跟踪精度下降。对此，提出一种基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法。首先，采用改进YOLOV7对变规模网络重叠区域多目标进行检测；然后，在目标检测的基础上，对多目标轨迹特征进行提取；最后，基于提取到的多目标轨迹特征，已知目标的速度、方向与距离，实现变规模网络重叠区域的多目标跟踪。实验结果表明，所提方法的跟踪精准度最高达到98%，曼哈顿距离明显小于对比方法，仅在0.1～-0.1之间，性能较优，具有实用性。
关键词：多目标跟踪;;重叠区域;;YOLOV7;;多目标检测;;轨迹特征提取;;曼哈顿距离
基金资助：山西省科技厅一般面上项目：基于视觉辅助计算的多模态CT联合SPECT功能成像分析对肾脏占位病变的诊断价值研究（20210302123033）
