结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.     

行人多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中因目标遮挡而导致跟踪过程中身份交换频繁的问题, 提出一种行人多目标跟踪算法. 该算法首先使用YOLOv4作为检测器, 检测出目标并确定检测框坐标, 利用扩展Kalman滤波器对轨迹进行预测; 然后用匈牙利算法作为数据关联模块, 采用级联匹配方法将扩展Kalman滤波预测的检测框与目标检测的检测框进行匹配, 并将发生遮挡的目标加入轨迹异常修正算法; 最后在数据集MOT16的测试集上进行实验. 实验结果表明, 该算法取得了56.5%的跟踪准确度, 且对遮挡现象效果良好, 有效改进了对目标遮挡身份频繁切换以及遮挡引起的目标丢失的问题.     

基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪

在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,本文结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法对目标误检、漏检以及严重遮挡情况均可以很好解决,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。     

基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪

为了进一步提高复杂场景下的目标跟踪精度与鲁棒性,本文提出了基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪算法,首先利用深层卷积神经网络提取出目标的深度卷积特征以代替传统的手工特征,然后将深度卷积特征融入传统的核相关滤波跟踪框架,充分利用深度特征描述能力强和相关滤波算法跟踪效率高的优势,同时采用高置信度抗遮挡更新策略来更新滤波器,利用融合特征训练尺度相关滤波器,以便更加精准预测目标的位置,提高算法抗遮挡能力.论文对数据集OTB-100视频序列中有遮挡问题的序列进行了测试,并与Deep STRCF、DSST、SRDCF、COT和ECO等算法进行比较,实验结果表明,本文所提算法在目标尺度变化、背景干扰和遮挡等复杂背景下具有更高的跟踪精度与成功率,跟踪效果最佳.     

基于层级特征与相似性估计的跟踪器

针对多目标跟踪中存在的小目标易漏检和遮挡问题造成的身份切换等问题,沿用经典的基于检测跟踪(tracking-by-detection)框架,提出了一种基于深度学习的数据关联方法。利用深度学习特征提取的能力,在基于行人检测基础上设计了层级特征提取相似性估计的多目标跟踪器。通过端到端的方式提取跟踪物体的层级特征,并计算不同帧物体间特征的相似性,得到相似性矩阵。再利用匈牙利算法根据相似性矩阵完成最优指派问题,实现数据关联部分。实验结果表明,所设计跟踪器缓解了目标跟踪过程中由于遮挡问题带来的跟踪物体身份切换问题,并且在MOT16数据集上取得了较好的效果。     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

基于运动模型和数据关联的多目标跟踪

在多目标跟踪的拥挤场景中,目标之间的相互遮挡以及目标外观变化,给多目标跟踪中的目标位置预测和数据关联带来了很大的挑战.利用卡尔曼滤波算法建模目标运动模型对目标轨迹进行预测,能够有效缓解目标外观变化的影响.数据关联是多目标跟踪中的重要组成部分,为此,设计了一种相关性网络来处理多目标跟踪中的数据关联.实验结果证明：利用运动模型在跟踪速度上可以实现实时的跟踪效果,设计的相关性网络有效提升了跟踪器的跟踪精度.     

基于Mask R-CNN的多目标跟踪算法

针对目前多目标跟踪算法在面对目标频繁遮挡时跟踪效果较差的问题, 提出采用Mask R-CNN作为检测器, 根据检测结果利用Kalman滤波器预测下帧图像中跟踪目标的位置, 用改进匈牙利算法进行数据关联, 并利用轨迹修正方案应对轨迹中断问题. 将该算法在MOT16数据集的各测试集上进行实验, 实验结果表明, 该算法目标跟踪准确率为55.1%, 且针对目标被遮挡问题效果较好.     

一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法马利陈诗煊牛斌

针对现有车辆跟踪算法不能很好地平衡效率与精度,存在较多ID切换、误检的问题,提出一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法,通过把Anchor-Free可变卷积深度特征融合网络引入联合模型,在联合学习车辆目标检测和重识别特征嵌入的基础上,以轨迹关联的方式,完成车辆多目标跟踪任务.所提出的算法在UA-DETRAC车辆数据集及KITTI-tracking数据集组合成的联合数据集上进行训练和测试,结果表明,提出的车辆多目标跟踪算法有效减少了ID切换、误检问题的出现,网络结构更简单,算法运行效率更高.     

一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法

针对现有车辆跟踪算法不能很好地平衡效率与精度,存在较多ID切换、误检的问题,提出一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法,通过把Anchor-Free可变卷积深度特征融合网络引入联合模型,在联合学习车辆目标检测和重识别特征嵌入的基础上,以轨迹关联的方式,完成车辆多目标跟踪任务.所提出的算法在UA-DETR...     

基于ORB特征点匹配的多目标跟踪算法

视频中的多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题.针对多目标跟踪过程中由于目标缩放、旋转、扭曲以及遮挡等问题的存在导致目标易丢失的问题,提出了一种基于ORB特征点的多目标跟踪算法.首先利用"运动边缘生长"算法得到目标块,再利用目标块的ORB特征与特征模板的匹配来实现目标的关联.通过匹配过程,目标模板能够得到实时更新,即去除由噪声带来的过时的特征信息并添加进新的特征信息,保证特征模板的实时有效性,进而提高跟踪过程中匹配的可靠性.实验结果表明,本算法能够实时有效地处理目标由于形变以及局部遮挡而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题,具有较好的鲁棒性.     

基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计

监控系统的视频序列往往受到环境噪声、运动目标繁多和目标遮挡的影响,针对传统视频监控无法对人员实施有效检测、跟踪和计数的问题,设计一种基于ARM的智能多目标跟踪监控系统.从整体性角度阐述系统硬件设计方案和软件环境搭建.在算法实现方面,基于改进的自适应高斯混合模型和卡尔曼滤波实现了目标检测和跟踪,引入匈牙利算法进行数据关联来解决多目标跟踪的任务指派问题,同时利用检测目标和预测目标之间的欧式距离以及卡尔曼滤波解决了遮挡问题.实验结果表明,系统在场地和摄像头视角有限的情况下可以有效跟踪到6个运动目标,其平均处理能力保持在18帧/s.     

多特征融合的长时间目标跟踪算法

针对长时间运动目标跟踪中因目标严重形变、短暂离开视线、遮挡而引起的跟踪漂移或丢失问题,提出一个多特征融合的长时间目标跟踪算法.首先,提取图像的方向梯度直方图和纹理特征后,训练两个独立的特征模板,线性加权融合得出滤波模型.其次,设计一个存放高置信度跟踪结果的标签库,记录跟踪结果的位置信息、置信度、使用次数.最后,在跟踪漂移或失败时,结合EdgeBox产生的目标候选框,并快速从标签库中获取重新跟踪的初始帧,在线训练更新滤波模型,从而使算法在长时间跟踪时保持较高的鲁棒性和高效性.在公开数据集上与流行算法进行对比测试,证明该算法在距离准确率、跟踪成功率和鲁棒性方面优于其他对比算法.研究结果表明,多特征融合方法能有效解决遮挡、颜色相近、形变等复杂场景下的长时间目标跟踪问题.     

基于视觉显著性特征的粒子滤波跟踪算法

针对复杂环境下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性特征的粒子滤波跟踪算法.该算法利用显著性检测算法对序列图片进行检测,生成视觉显著图,然后利用二阶自回归模型对目标状态进行预测,再根据中心强化-四周弱化的机制,生成最终显著图.利用视觉显著图中目标区域像素值较大的特点,提取视觉显著性特征,与颜色特征进行自适应融合,从而完成跟踪.实验结果表明,该算法能够有效应对跟踪过程中出现的场景光照变化和目标姿态变化等问题,具有较强的鲁棒性.     

特征融合和多峰检测的无人机目标跟踪

无人机的目标跟踪在计算机视觉领域中是一个备受关注的研究热点.无人机跟踪目标在遭遇遮挡、尺度变化、光照变化等挑战会产生漂移,从而跟踪算法不能及时对模型进行更新.针对上述问题,提出特征融合和多峰检测的无人机目标跟踪算法,在特征融合的基础上采用多峰检测方法,结合置信度自动更新的响应策略方式,实现目标跟踪的精确定位.首先,提取...     

基于改进粒子滤波的声图像多目标跟踪方法

摘要：
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式. 关键词：
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳 中图分类号： TP 39
文献标志码： A     

视觉跟踪中的粒子滤波算法研究进展

详细讨论粒子滤波算法在视觉跟踪领域的研究现状,对应用粒子滤波算法解决单目标及多目标跟踪问题进行了详细的分析.在粒子滤波算法框架内,选择一个合适的建议分布构建基于粒子滤波算法的跟踪算法是文章关注的焦点.对视觉跟踪中的难点问题:遮挡、目标交互、场景光线变化等详细的分析了使用粒子滤波算法的解决方法.第三部分对当前粒子滤波算法在视觉跟踪应用中存在的问题进行了分析,最后给出了结论.     

分布式多目标自动跟踪和特征管理算法

一种可扩展的分布式多目标跟踪和特征管理的算法(DMTIM),适用于对多目标进行跟踪的传感器网络。DMTIM由数据关联、多目标跟踪、特征管理,以及信息融合所组成。数据关联和未知数量多目标的跟踪通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来获取所有相邻传感器的本地一致性,实现特征管理。试验证明,DMTIM算法能够通过传感器网络实现对多目标有效的跟踪和特征管理。     

基于K-近邻法和粒子滤波的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中目标与观测样本关联难的问题,提出了一种基于K-近邻法和粒子滤波的多目标跟踪算法.首先利用K-近邻方式将目标和观测信息进行数据关联,然后利用粒子滤波算法解决非线性问题的特点,单独对所有目标进行滤波,以完成对目标状态的更新.仿真实验表明,所提算法能够很好地对多目标展开跟踪,与联合概率数据关联算法(JPDAF)相比,能更好地逼近目标的真实轨迹,跟踪精度得到大幅提升.     

复杂道路监控场景下的车辆检测与跟踪数据集

针对现有大部分车辆检测与跟踪数据集通常存在的采集场景单一、数据集长尾分布以及图像采集环境简单等问题,本文构建一个车辆数据集VeDT-MSS,用于城市以及乡村监控场景下4种车辆类别（小汽车、卡车、公交车和摩托车）的检测以及跟踪研究。该数据集具有交通场景多样化、卡车的类内多样性大、摩托车标注实例占比高以及背景复杂程度高4个显著特性。为了验证该数据集的有效性,在目标检测以及多目标跟踪任务上进行了大量的基线实验。实验结果表明,VeDT-MSS数据集在评估现有算法的鲁棒性和泛化性方面具有实用性。该数据集的提出对促进车辆检测与跟踪研究具有相当的潜力,并为计算机视觉社区评估算法性能提供一个新的数据选择。