控制与决策

作者：朱姝姝,王欢,严慧

单位：南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094,,南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094,,南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094,

关键词：多目标跟踪;图神经网络;数据关联;帧内目标关系建模

基金：国家自然科学基金项目(61703209,61773215).

多目标跟踪在视频监控领域有重要的应用价值.随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN),尤其是图神经网络(graph neural networks,GNN)的发展,多目标跟踪的研究现阶段取得了很大突破.其中,图神经网络由于引入目标-轨迹间的关系建模,显示出更稳定的跟踪性能.然而,已有的基于GNN的多目标跟踪方法都仅在连续两帧之间建立全局关系模型,忽视了帧内目标与周围其他目标的交互,没有考虑在帧内建立合适的局部关系模型.为了解决该问题,提出基于帧内关系建模和自注意力融合模型(INAF-GNN)的多目标跟踪方法.在帧内,INAF-GNN建立目标与邻居目标的关系图模型以获取局部跟踪特征;在帧间,INAF-GNN建立目标与轨迹关系图模型以获得全局跟踪特征,并利用注意力机制设计一个特征融合模块整合局部和全局跟踪特征.在MotChallenge行人标准数据集上进行大量的实验,与多个基于图神经网络的多目标跟踪方法相比较,结果显示,MOTA指标提高1.9%,IDF1指标提高3.6%.同时,在UA-DETRAC车辆数据集上的验证测试表明了所提出方法的有效性和泛化能力.

来源：2023年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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