多目标跟踪中的数据关联技术综述

摘要：

目标跟踪一直都是计算视觉领域研究的热点课题之一,作为计算视觉的基础学科,其应用已经渗透到各个领域,包括智能监控、智能人机交互、无人驾驶以及军事等方面.目标跟踪从跟踪对象的数量角度可分为单目标跟踪和多目标跟踪,其中单目标跟踪相对简单,除了需要解决与多目标跟踪共性的问题(如遮挡、形变等)外,单目标跟踪不需要考虑目标的数据关联问题.然而,在多目标跟踪系统中,场景更为复杂,跟踪目标的数量和类别往往是不确定的,因此数据关联在整个跟踪系统中就显得尤为重要.数据关联是多目标跟踪过程中的一个重要阶段,国内外很多学者甚至将多目标跟踪问题看成数据关联问题,试图从数据关联过程中寻求多目标跟踪研究方法.文中重点对多目标跟踪过程中的数据关联技术进行了综述,系统地介绍了多目标跟踪中的数据关联技术.首先,对目标跟踪,尤其是多目标跟踪进行了概述,并对数据关联的研究现状做了描述;其次,详细介绍了数据关联的概念及其需要解决的问题;然后,对各种数据关联技术进行了分析总结,包括传统的NNDA算法、JPDA算法、基于Tracking-By-Detecting的多目标跟踪框架的数据关联技术以及多目标多相机跟踪(Multi-Target Multi-Camera Track-ing,MTMCT)的数据关联;最后,对未来多目标跟踪的数据关联技术的研究方向进行了展望.

关键词：多目标跟踪、数据关联、多目标多相机跟踪、MTMCT、Tracking-By-Detecting、单目标跟踪

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省国际科技合作"一带一路"专项2015C04005

在线出版日期：2020-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：136-144