多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法
在检测跟踪任务中,检测器存在误检和漏检目标的问题,导致依赖检测信息的视频多目标跟踪算法出现大量误跟和漏跟目标,这种漏跟和误跟会持续几十帧,降低了跟踪精度,为此提出了一种多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法.该算法融合多个检测器的信息,提出了一种新型融合机制,减少单个检测器的不足带来的漏检、误检数目,打破了单个检测器性能的局限性,使新生目标的获取更加可靠.此外,采用深度相关滤波算法ECO对目标进行逐个跟踪,并在原有ECO算法的基础上提出了一系列的改进方法,从而更贴合视频多目标跟踪任务,减少目标的漏跟数和身份标签跳变数.在MOT17数据集上进行实验,结果表明,与传统的视频多目标跟踪方法IOU17相比,所提算法的MOTA值从47.6提高至50.3,证明了所提方法在多目标跟踪研究上取得了很大的突破.
多目标跟踪、多检测器融合、深度相关滤波、检测跟踪
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;江苏省六大人才高峰基金
2022-08-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
184-190