《表1 多目标跟踪方法效果对比表》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于多信息融合的多目标跟踪方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了验证本文提出的融合历史信息和运动信息的多目标跟踪方法的有效性，选取MOT16数据集进行评测，并和常见的4种多目标跟踪方法进行对比，实验中所用的计算机硬件配置为：Intel （R）Core?系列CPU，4核8线程，主频为3.40GHz；使用了两条8.0GB共16.0GB的内存；显卡为NVDIA GeForce GTX 1060，位宽为192bit，显存大小为6GB。框架选用Pytorch框架。实验中所用的检测结果都为数据集中提供的Mask R-CNN检测结果，轨迹关联方法都使用匈牙利算法进行关联。实验结果如表1所示。