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控制与决策 2024年第6期39卷 1888-1896页

作者：田嘉意李辉李赛宇陈双敏刘云青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果.针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联... 详细信息

一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果.针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法.通过无锚一阶段主干网络,在检测器上另外建立跟踪分支预测跟踪偏移量和嵌入特征信息;设计中和匹配关联模块优化跨帧特征匹配方式,协调检测与关联任务,提升两任务间信息交互能力;采用多重信息融合模块,对时空多层次特征进行融合以获得更加丰富的特征信息;提出轨迹关联修正网络处理因遮挡造成的轨迹碎片,通过改进数据关联方式评估碎片与检测低分目标关系,尝试找回遮挡目标轨迹;将提出的算法在MOT16和MOT17数据集上进行评估,并与其他优异的算法定量比较.通过分析实验结果可以发现,所提出的方法能有效缓解关键性问题,提升算法整体性能.

关键词：多目标跟踪轨迹碎片嵌入特征中和匹配多重信息融合轨迹关联修正

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基于Anchor-free的多目标跟踪方法研究

基于Anchor-free的多目标跟踪方法研究

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作者：田嘉意青岛科技大学

学位级别：硕士

多目标跟踪算法作为计算机视觉领域的重要研究方向在视频智能监控、智能机器人、无人驾驶等领域有重要的应用前景。联合检测跟踪的一阶段多目标跟踪框架因可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,但受限于检测与关联过程缺乏相互间信息的交... 详细信息

多目标跟踪算法作为计算机视觉领域的重要研究方向在视频智能监控、智能机器人、无人驾驶等领域有重要的应用前景。联合检测跟踪的一阶段多目标跟踪框架因可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,但受限于检测与关联过程缺乏相互间信息的交互,不同任务关注的重点也并不一致,因此难以将检测和关联两个任务效果同时达到最优。在面对背景干扰、行人密集等情景时,目标由于遮挡等情况导致轨迹丢失问题频发,跟踪过程对检测结果的依赖性会显著影响跟踪效果。针对联合检测跟踪方法中存在的以上问题,本文基于anchor-free的检测方法,对多目标跟踪算法中多重特征信息融合和轨迹关联修正两方面深入研究,主要研究内容如下:针对基于anchor-free中心点检测的一阶段多目标跟踪算法容易出现热力图定位误差,一阶段方法不同任务难以平衡,任务间缺乏信息交互等问题,提出了多重特征信息融合的多目标跟踪方法。通过设置中心点偏差损失增强中心点注意力特征,设计中和匹配关联模块利用外观嵌入特征完成相似度匹配弱化任务间冲突问题并且进一步获取目标运动偏移量信息,采用形变自适应对齐的方法将中心点注意力特征以及包含外观及运动位置信息的各层次特征融合。该方法综合多层次特征增强了跟踪特征的鲁棒性,提出的方法在MOT16、MOT17和MOT20上MOTA分别达到67.4%、66.1%和53.2%,IDF1分别达到64.9%、67.5%和50.1%,关键指标性能明显优于其他一阶段跟踪方法。多目标跟踪算法中因目标遮挡容易造成轨迹中断,进而导致目标漏跟及轨迹碎片化增多的问题。跟踪的数据关联方法依赖检测结果,因遮挡等问题导致的检测质量差的目标容易被匹配过程忽略。针对以上问题提出了轨迹关联修正的多目标跟踪方法。通过调整跟踪阈值将检测低质量目标存入匹配缓冲区中,利用运动位置预测信息将缓冲区中的目标与轨迹片段匹配以维护轨迹完整性。设定缺失轨迹扩展阈值对碎片轨迹状态进行判断,利用预测结果扩展缺失轨迹实现轨迹修正。提出的方法在MOT17和MOT20数据集上MOTA达到69.1%和57.9%,IDF1达到69.9%和53.1%,有效改进了漏跟及轨迹碎片化问题,将方法扩展到其他算法中也有效优化了跟踪性能,与先进的多目标跟踪算法相比,提出的方法实现了更好的跟踪性能。

关键词：多目标跟踪外观嵌入特征多重特征信息融合轨迹关联修正

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