《表3 检测结果更新算法：面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络》

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《面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络》

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在进行实验室内的目标检测时，室内的人员数量较少，不会出现人员拥挤的情况。但是一般情况下，室内成员大都处于近乎静止状态。同时，室内遮挡也比较严重，比如机器、风扇等。当人员出现同时运动时，也可能产生一定的遮挡，导致检测出的目标置信度比较低，从而出现漏检的情况，造成目标的跟踪失败。因此，为了尽可能降低目标漏检情况的发生概率，结合实验场景的特殊性，本文针对检测结果进行了校正，在对每一帧图像检测完成之后，利用前一帧的跟踪结果与当前帧的检测结果进行对比，判断是否出现了疑似漏检的情况。如果出现该情况，在确保漏检目标确实在监控可视区域的情况下，即目标未曾离开该监控区域，结合前一帧的跟踪结果，对当前检测结果进行修正更新，尽可能提高检测结果的准确性，以确保后面的跟踪算法性能。具体如表3所示。