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题名基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪
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作者
许华杰
郑力文
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机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室
广西水利电力职业技术学院信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第5期200-210,共11页
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基金
国家自然科学基金(71963001)
广西科技计划项目(2017AB15008)
崇左市科技计划项目(FB2018001)。
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文摘
多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。
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关键词
多目标跟踪
卡尔曼滤波
数据关联
轨迹匹配
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Keywords
multi-object tracking(MOT)
Kalman filter
data association
trajectory matching
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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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