DBCF:基于Dijkstra的相关滤波跟踪算法及适用于工业4.0场景的跟踪数据集

在本文中,建立了视频跟踪数据集作为工业4.0应用的新基准,并且提出了基于Dijkstra距离的相关滤波器(DBCF)跟踪算法来处理复杂工业环境中的各种目标跟踪。在跟踪实验中,DBCF超出了诸如KCF之类的高级算法。

方法 KCF DBCF-E DBCF-G
精度 76.4% 80.2% 79.3%
FPS 220.32 190.97 56.76

基准数据集下载

我们建立了一个视频数据集,作为工业4.0应用的新基准。该数据集有12个序列,这些视频记录了汽车行业生产线的场景,可用于物体检测和跟踪任务。

数据集 https://pan.baidu.com/s/1xAS1DRW1mA__ITKRKFpQDg

运行此代码

1.解压’data.zip’到当前目录

2.从’run_tracker.m’开始运行。

3.可以通过选择’tracker_kcf’,’tracker_dbcf_e’和’tracker_dbcf_g’来运行不同的跟踪器,得到不同的算法结果。

引文

如果你发现这个基准和代码有用,请考虑引用下列论文:

@article{Shangzhen2018Object,
  title={Object detection and tracking benchmark in industry based on improved correlation filter},
  author={Shangzhen Luan and Yan Li and Xiaodi Wang and Baochang Zhang},
  journal={Multimedia Tools and Applications},
  pages={1-14},
  year={2018},
}

致谢

Henriques,“High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters”,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2015

https://github.com/bczhangbczhang/Dijkstra-distance-Based-Correlation-Filter-and-Tracking-Benchmark-for-Industrial-4.0-Application

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