多模态嵌入与轨迹修正的三维多目标跟踪
作者机构:青岛科技大学数据科学学院 北京机械工业自动化研究所有限公司
出 版 物:《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)
年 卷 期:2024年
学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金:国家重点研发计划课题(2023YFF0612102) 青岛市关键技术攻关及产业化示范类项目(23-7-2-qljh-4-gx,24-1-2-qljh-19-gx)
摘 要:点云和图像的多模态特征具有很强的优势互补性,能够有效提升三维多目标跟踪的性能。然而,由于跟踪场景的复杂性和目标状态的不确定性,使得目标跟踪仍面临许多挑战。基于此,提出多模态嵌入与轨迹修正的三维多目标跟踪算法。首先构建多模态嵌入学习网络,通过多尺度语义特征学习与多模态再融合模块,学习更具判别性的嵌入表示。其次,提出多特征综合关联模块,联合跟踪嵌入和几何信息,同时修正角度预测错误,实现更精确的数据关联。最后,提出双流轨迹修正与管理算法,修正错误消失轨迹,以提升轨迹的准确性。在KITTI数据集上对提出方法进行评估并与其他先进方法进行比较,提出方法的HOTA指标达到了77.72%,MOTA指标达到了88.24%,整体体现出最好的跟踪性能。实验证明提出方法有效的提升了跟踪精度,并减少了跟踪错误的发生,具有良好的跟踪性能。