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题名基于深度学习的分层关联多行人跟踪
被引量：3
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作者
牛通
卿粼波
许盛宇
苏婕
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第8期96-102,共7页
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基金
国家自然科学基金(61871278)
四川省科技计划项目(2018HH0143)。
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文摘
由于连续帧之间数据关联的不确定性和所提取外观特征的鉴别力不足,多目标跟踪容易受目标外观变化、运动状态变化、相似目标以及目标消失再出现等干扰因素的影响,出现轨迹ID变换的问题,从而限制基于轨迹分析的行为检测、姿态识别等研究的性能。为了提高数据关联的可靠性从而减少轨迹ID变换,提出了一种基于轨迹置信度的分层数据关联方式。同时,为了提高用于数据关联的外观特征的鉴别力,提出融合了过程层的特征提取网络。在公开的MOT16测试数据集上验证表明,该算法在保证跟踪准确度和精确度的同时,有效降低了轨迹ID变换的次数,提高了跟踪性能。
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关键词
多行人跟踪
数据关联
外观特征
ID变换
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Keywords
multi-pedestrian tracking
data association
appearance feature
ID switch
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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