基于时空渐进特征模型的抗遮挡多目标跟踪

摘要：

针对多目标跟踪过程中存在目标相互遮挡的问题,提出一种基于时空渐进特征模型的抗遮挡多目标跟踪方法.该方法根据目标的关联状态、重叠情况、深度顺序构建遮挡推理模型,在线识别被遮挡目标,并对其进行基于时空渐进特征模型的目标再检测.首先,利用目标特征模型中的空间位置参数确定搜索区域;然后,计算目标模型与检测响应之间的表观特征相似度,引入一种自适应阈值,并选择相近程度较高的检测响应为候选量测;最后,采用时间特征匹配的方式获得目标真实检测响应,完成多目标跟踪的任务.通过MOT15和MOT17数据集中的实验结果表明,所提出方法能够有效地识别被遮挡目标,可在多种复杂场景下实现相互遮挡目标的鲁棒性跟踪,相对于现有方法具有较高的准确性、精度和轨迹完整性.

关键词：遮挡推理、时空渐进、目标模型、特征匹配、目标再检测、抗遮挡、多目标跟踪

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61673244, 61703240

在线出版日期：2019-10-25（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：2171-2177