一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法

摘要：

针对现有车辆跟踪算法不能很好地平衡效率与精度,存在较多ID切换、误检的问题,提出一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法,通过把Anchor-Free可变卷积深度特征融合网络引入联合模型,在联合学习车辆目标检测和重识别特征嵌入的基础上,以轨迹关联的方式,完成车辆多目标跟踪任务.所提出的算法在UA-DETRAC车辆数据集及KITTI-tracking数据集组合成的联合数据集上进行训练和测试,结果表明,提出的车辆多目标跟踪算法有效减少了ID切换、误检问题的出现,网络结构更简单,算法运行效率更高.

关键词：Anchor-Free;联合模型;车辆跟踪

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁大学2020年度本科教学改革项目2020CXCY02

在线出版日期：2021-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：193-203