基于DenseNet的无人机在线多目标跟踪算法

摘要：

多目标跟踪任务的目的,是对图像序列中不同的目标设置不同的编号(ID),最终得到不同目标的运动轨迹.本文针对跟踪过程中目标ID极易变化的现象,提出了一种新的在线多目标跟踪算法.算法主要包含三个步骤:输入预处理、特征提取和数据关联.其中预处理步骤使用NMS算法对输入的检测结果进行筛选;特征提取步骤使用密集连接的特征提取网络对目标进行外观特征的提取,输出特征向量矩阵;数据关联步骤则使用级联匹配的方式,依据目标的位置信息和外观特征信息为其分配各自的ID.此外,该文还整理了一个具有挑战性的无人机场景下的多目标跟踪测试集.实验结果表明,该方法有效地减少了错误的目标ID变化,提高了多目标跟踪算法面对复杂场景时的精度,并保持较快的运行速度.

关键词：多目标跟踪、ID变化、密集连接、级联匹配

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-11