短时记忆与CenterTrack的车辆多目标跟踪

摘要：

目的 车辆多目标跟踪是智能交通领域关键技术,其性能对车辆轨迹分析和异常行为鉴别有显著影响.然而,车辆多目标跟踪常受外部光照、道路环境因素影响,车辆远近尺度变化以及相互遮挡等干扰,导致远处车辆漏检或车辆身份切换(ID switch,IDs)问题.本文提出短时记忆与CenterTrack的车辆多目标跟踪,提升车辆多目标跟踪准确度(multiple object tracking accuracy,MOTA),改善算法的适应性.方法 利用小样本扩增增加远处小目标车辆训练样本数;通过增加的样本重新训练CenterTrack确定车辆位置及车辆在相邻帧之间的中心位移量;当待关联轨迹与检测目标匹配失败时通过轨迹运动信息预测将来的位置;利用短时记忆将待关联轨迹按丢失时间长短分级与待匹配检测关联以减少跟踪车辆IDs.结果 在交通监控车辆多目标跟踪数据集UA-DETRAC(Universityat Albany detection and tracking)构建的5个测试序列数据中,本文方法在维持CenterTrack优势的同时,对其表现不佳的场景获得近 30％的提升,与 YOLOv4-DeepSort(you only look once—simple online and realtime tracking with deep association metric)相比,4种场景均获得近10％的提升,效果显著.Sherbrooke数据集的测试结果,本文方法同样获得了性能提升.结论 本文扩增了远处小目标车辆训练样本,缓解了远处小目标与近处大目标存在的样本不均衡,提高了算法对远处小目标车辆的检测能力,同时短时记忆维持关联失败的轨迹运动信息并分级匹配检测目标,降低了算法对跟踪车辆的IDs,综合提高了 MOTA.

关键词：多目标跟踪、目标检测、轨迹记忆、样本扩增、轨迹关联

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：3107-3122