融合更新机制的图神经网络模型在多目标跟踪中的应用研究

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

人工智能 | 更新时间：2023-08-25

- 融合更新机制的图神经网络模型在多目标跟踪中的应用研究
- Research on the Application of Graph Neural Network Model with Update Mechanism in Multiple Object Tracking
- 软件导刊 2023年22卷第8期页码：59-65
- 作者机构：
  
  1.烟台科技学院智能工程学院
  2.烟台科技学院艺术设计学院，山东烟台 265600
- 作者简介：
  
  张鹏（1991-），男，硕士，CCF会员，烟台科技学院智能工程学院讲师，研究方向为计算机视觉、图像处理、软件工程
  董宇轩（1990-），女，硕士，烟台科技学院艺术设计学院讲师，研究方向为视觉设计。
- 基金信息：
- DOI：10.11907/rjdk.221806
  中图分类号：
扫描看全文
张鹏,董宇轩.融合更新机制的图神经网络模型在多目标跟踪中的应用研究[J].软件导刊,2023,22(08):59-65.

ZHANG Peng,DONG Yuxuan.Research on the Application of Graph Neural Network Model with Update Mechanism in Multiple Object Tracking[J].Software Guide,2023,22(08):59-65.
张鹏,董宇轩.融合更新机制的图神经网络模型在多目标跟踪中的应用研究[J].软件导刊,2023,22(08):59-65. DOI： 10.11907/rjdk.221806.

ZHANG Peng,DONG Yuxuan.Research on the Application of Graph Neural Network Model with Update Mechanism in Multiple Object Tracking[J].Software Guide,2023,22(08):59-65. DOI： 10.11907/rjdk.221806.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于Wasserstein度量的目标数据关联算法

轻量级自注意力机制为主干的自然土地覆被分割研究

基于保洁机器人垃圾分类任务的数据重标记算法

一种实时多层融合注意力机制的语义分割方法

基于知识图谱并考虑智能数据关联的金融反洗钱软件设计及应用