控制与决策

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

控制与决策杂志2024年第6期:基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法

发布日期:

作者:田嘉意,李辉,李赛宇,陈双敏,刘云

单位:青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061,,青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061,,青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061,,青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061,,青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061,

关键词:多目标跟踪;轨迹碎片;嵌入特征;中和匹配;多重信息融合;轨迹关联修正

基金:国家自然科学基金项目(62002190,61702295);中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”(2021ITA05047).

一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果.针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法.通过无锚一阶段主干网络,在检测器上另外建立跟踪分支预测跟踪偏移量和嵌入特征信息;设计中和匹配关联模块优化跨帧特征匹配方式,协调检测与关联任务,提升两任务间信息交互能力;采用多重信息融合模块,对时空多层次特征进行融合以获得更加丰富的特征信息;提出轨迹关联修正网络处理因遮挡造成的轨迹碎片,通过改进数据关联方式评估碎片与检测低分目标关系,尝试找回遮挡目标轨迹;将提出的算法在MOT16和MOT17数据集上进行评估,并与其他优异的算法定量比较.通过分析实验结果可以发现,所提出的方法能有效缓解关键性问题,提升算法整体性能.

来源:2024年第6期

《控制与决策》期刊编辑部

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