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估计跟踪对象组中的动态流特征
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DeepMoveSORT是专为动态和非线性运动模式场景设计的多目标跟踪器，通过使用可学习的深度滤波器和新的启发式方法，改善了基于运动的关联方法，提高了关联性能。研究表明，使用可学习的滤波器代替Kalman滤波器，并结合基于外观的关联是实现强大的通用跟踪性能的关键。
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关键要点
- DeepMoveSORT是为动态和非线性运动模式场景设计的多目标跟踪器。
- 使用可学习的深度滤波器和新启发式方法改善了基于运动的关联方法。
- DeepMoveSORT在三个具有非线性运动的数据集上超过了现有跟踪器的最新结果。
- 研究表明，使用可学习的滤波器替代Kalman滤波器是实现强大跟踪性能的关键。
- 结合基于外观的关联可以进一步提升跟踪性能。
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