基于融合数据关联的无人机多目标跟踪算法

摘要：

针对无人机视频中因目标被遮挡导致的身份跳变(ID Switch)问题,提出了一种基于融合数据关联的无人机多目标跟踪算法.该算法基于YOLOv4-tiny目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法实现无人机视频中多目标的实时检测与跟踪,并对级联匹配的数据关联进行优化,实现局部约束下的全局关联.首先,利用YOLOv4-tiny检测器获取目标检测框;其次,通过构造边缘代价函数计算最低成本,找到最佳数据关联,并在无人机视频帧上实现融合型数据关联;最后,采用CLEAR MOT评价指标进行了性能评估,并与基准的YOLOv4-tiny DeepSort算法进行了比较.实验结果表明,论文算法较基准算法跟踪准确度提升1％,身份跳变次数减少4％,提高了无人机的跟踪性能.

关键词：无人机;多目标跟踪;深度学习;数据关联

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京航空航天大学研究生开放基金项目kfjj20201506

在线出版日期：2022-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：48-54