融合运动信息的双机制多目标跟踪方法  

作　　者：兰琪 李鹏超 崔志超 

机构地区：[1]长安大学信息工程学院,陕西西安710018 [2]长安大学电子与控制工程学院,陕西西安710018

出　　处：《物联网技术》2024年第9期4-8,11,共6页Internet of things technologies

基　　金：陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JCQN-0778);长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(300102323101)。

摘　　要：多目标跟踪方法旨在对多个运动目标进行检测、识别和轨迹跟踪,被广泛应用于智能交通系统、视频监控领域。针对多目标跟踪中因遮挡目标导致的跟踪不连续、失败和错误等问题,提出了融合运动信息的双机制多目标跟踪算法。在已有的DeepSORT框架中,引入一种基于类别检测置信度和运动轨迹置信度相结合的轨迹评分机制,解决因遮挡导致的目标漏检问题。在目标跟踪阶段,根据多目标间的遮挡关系引入了特征柔性融合机制,可有效地融合目标的外观特征和运动特征,解决因遮挡导致的目标跟踪错误问题。采用交通场景数据集UA-DETRAC进行对比实验和消融实验,结果证明所提出的轨迹评分机制和特征柔性融合机制能够有效提升目标跟踪性能,在多目标跟踪准确度和精确度方面分别提升了0.6%~1.1%和1.9%~6.3%,在对象标识变换方面下降了27%~30%,所提出的方法有效地提高了DeepSORT的整体性能,具有较好的抗遮挡能力。

关 键 词：多目标跟踪 DeepSORT YOLOv5 轨迹评分机制 特征柔性融合机制 抗遮挡 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]