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题名基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法
被引量：1
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作者
田嘉意
李辉
李赛宇
陈双敏
刘云
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机构
青岛科技大学信息科学技术学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1888-1896,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62002190,61702295)
中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”(2021ITA05047)。
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文摘
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.
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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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Keywords
multi-object tracking
trajectory fragmentation
embedded feature
neutralization matching
multi-information fusion
trajectory correlation correction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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