Abstract：
针对卡尔曼滤波预测的目标边界框与实际对象的边界框存在较大偏差，以及目标在长期遮挡下导致行人目标跟踪丢失问题，首先采用扩展卡尔曼滤波替换ByteTrack算法中的卡尔曼滤波，并直接将目标边界框的宽度和高度作为扩展卡尔曼滤波器的待预测状态。其次，使用C-BMIoU作为跟踪器的匹配规则，使得跟踪器能根据目标遮挡程度来扩展目标跟踪的匹配空间，从而改进被遮挡目标的跟踪效果。最后通过实验验证了所提方法能够有效提高目标跟踪过程中的准确度。
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电视技术
ISSN： 1002-8692
CN： 11-2123/TN
Year： 2023
Issue： 12
Volume： 47
Page： 60-64
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