您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于Transformer的双分支检测和重识别的多行人追踪
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-02-03

    • 基于Transformer的双分支检测和重识别的多行人追踪

    • Multi-pedestrian tracking based on Transformer double branch detection and re-identification

    • “针对密集行人场景下多目标跟踪问题，专家提出基于Transformer的多行人跟踪网络，有效解决目标错检漏检、关联不准确及重识别错误等问题，为多目标跟踪领域提供新解决方案。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第10期 页码：3384-3393
    • 作者机构：

      1.长春理工大学 电子信息工程学院，长春130022

      2.长春理工大学 空间光电技术国家地方联合工程研究中心，长春130022

      3.长春师凯科技产业有限责任公司 研发技术部，长春130015

    • 作者简介：

      黄丹丹（1984-），女，讲师，博士. 研究方向：图像处理与机器视觉. E-mail： hdd@cust.edu.cn

    • 基金信息：
      吉林省科技厅重点研发项目(20230201071GX)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231415    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2023-12-17，

      纸质出版：2025-10-01

    移动端阅览

  • 黄丹丹,张新茹,刘智等.基于Transformer的双分支检测和重识别的多行人追踪[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(10):3384-3393. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231415.

    HUANG Dan-dan,ZHANG Xin-ru,LIU Zhi,et al.Multi-pedestrian tracking based on Transformer double branch detection and re-identification[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(10):3384-3393. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231415.

  •  
  •  

0

浏览量

3

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于深度学习的行人多目标跟踪方法
基于深度学习的多目标跟踪研究进展综述
基于图结构引导和位置信息强化的人体姿态估计
分割可跨越车道分界线的多视角视频车速提取方法
基于时空模板焦点注意的Transformer目标跟踪算法

相关作者

刘才华
马克
徐涛
杨宏宇
王策
姜来为
李锵
周子健

相关机构

中国民航大学 计算机科学与技术学院
中国民航大学 中国民航信息技术科研基地
中国民航大学 安全科学与工程学院
天津大学 微电子学院
甘肃省公安厅交通警察总队
0