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2023 conference-paper

Research on Algorithm for Multi Object Tracking Based on YOLOv5 and DeepSORT

3Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Deep learning based object detection technology and multi object tracking technology are the main research branches in the field of machine vision. The research results in this field have a wide range of application scenarios in intelligent driving, video surveillance, and intelligent transportation. This article uses the DeepSORT multi-target tracking algorithm based on YOLOv5 detection to conduct research on pedestrian multi-target tracking and crowd monitoring mask detection. The aim is to provide an efficient automatic detection system to replace epidemic prevention and control in densely populated areas.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Research on Algorithm for Multi Object Tracking Based on YOLOv5 and DeepSORT
Date Crossref
15/12/2023
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Beijing Institute of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Zhuhai Institute of Advanced Technology pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Beijing Institute of Technology et Zhuhai Institute of Advanced Technology.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Video Surveillance and Tracking MethodsAdvanced Neural Network ApplicationsFace recognition and analysis

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