文献类型：期刊文章

作　　者：乐应英[1,2] 徐丹[1] 贺康建[1] 张浩[1]

Yue Yingying;Xu Dan;He Kangjian;Zhang Hao(School of Information Scienceand Engineering,Yunnan University,Kunming650091,China;School of Mathematics and Information Technology,Yuxi Normal University,Yuxi 653100,China)

机构地区：[1]云南大学信息学院,昆明650091 [2]玉溪师范学院数学与信息技术学院,玉溪653100

出　　处：《中国图象图形学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61761046,61540062,62162068);云南省重大科技专项(202202AD080003)。

年　　份：2023

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：441-457

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP(multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll(recall)、ML(mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN(spatial-temporal relation network)、BLSTMMTPO(bilinear long short-term memory with multi-track pooling)、IADMR(instance-aware tracker and dynamic model refreshment)等典型算法。消融实验表明,自适应抗遮挡特征在MOTA指标上,相比混合特征、外观特征和运动特征分别提升了1.9%、1.8%和13.6%。去干扰模板更新策略在MOTA指标上,相比带权更新策略和常规更新策略分别提升了10.7%和17.7%。结论本文算法在低视点跟踪场景下,能够减弱部分遮挡、短时全遮挡和长时全遮挡对跟踪性能的影响,跟踪鲁棒性得到了提升。

关 键 词：多目标跟踪 低视点  遮挡 抗遮挡特征  数据关联 模板更新  

分 类 号：TP391]