基于YOLO与轨迹关联的多目标跟踪算法

作     者：胡树宝 吕莉 徐畅 康平 HU Shubao;LV Li;XU Chang;KANG Ping

作者机构：南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 

出 版 物：《南昌工程学院学报》 (Journal of Nanchang Institute of Technology)

年 卷 期：2022年第41卷第3期

页      面：78-84页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62066030) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ201915) 

主　　题：多目标跟踪 检测器 通道注意力机制 关联模型 轨迹关联 

摘      要：针对多目标跟踪过程中的实时性与长期遮挡问题,提出基于YOLO与轨迹关联的多目标跟踪算法。在YOLOv3检测器基础上,引入通道注意力机制、跨阶段局部网络及1×1网络,提出YOLOv3-SE检测框架作为多目标跟踪算法的检测网络,提高整体跟踪速度;采用卡尔曼滤波预测目标位置坐标,减小跟踪误差;结合行人重识别基线模型以及运动模型计算轨迹间亲密度,再与匈牙利关联策略相融合,提出一种新型关联模型用于轨迹关联,降低轨迹误匹配次数。在MOT2016公开数据集上的实验结果表明,与当前一些主流跟踪算法相比,所提出的算法具有较好的实时性与跟踪准确率。