多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法

摘要：

在检测跟踪任务中,检测器存在误检和漏检目标的问题,导致依赖检测信息的视频多目标跟踪算法出现大量误跟和漏跟目标,这种漏跟和误跟会持续几十帧,降低了跟踪精度,为此提出了一种多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法.该算法融合多个检测器的信息,提出了一种新型融合机制,减少单个检测器的不足带来的漏检、误检数目,打破了单个检测器性能的局限性,使新生目标的获取更加可靠.此外,采用深度相关滤波算法ECO对目标进行逐个跟踪,并在原有ECO算法的基础上提出了一系列的改进方法,从而更贴合视频多目标跟踪任务,减少目标的漏跟数和身份标签跳变数.在MOT17数据集上进行实验,结果表明,与传统的视频多目标跟踪方法IOU17相比,所提算法的MOTA值从47.6提高至50.3,证明了所提方法在多目标跟踪研究上取得了很大的突破.

关键词：多目标跟踪、多检测器融合、深度相关滤波、检测跟踪

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省六大人才高峰基金

在线出版日期：2022-08-11（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：184-190