【摘 要】
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多目标跟踪作为计算机视觉领域基础而又重要的任务,它被广泛的应用在视频监控系统、自动驾驶和智能交互等方面。在多目标跟踪过程中,会出现物体发生形变、目标被遮挡以及新目标的出现和旧目标的消失等问题,所以提高算法在实际应用中的准确率和快速落地的实时性极为重要。随着深度学习时代的到来,基于深度学习的目标检测算法性能得到了快速提升,所以本文采用基于检测的多目标跟踪算法框架进行研究,主要内容如下:（1）针对目标
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多目标跟踪作为计算机视觉领域基础而又重要的任务,它被广泛的应用在视频监控系统、自动驾驶和智能交互等方面。在多目标跟踪过程中,会出现物体发生形变、目标被遮挡以及新目标的出现和旧目标的消失等问题,所以提高算法在实际应用中的准确率和快速落地的实时性极为重要。随着深度学习时代的到来,基于深度学习的目标检测算法性能得到了快速提升,所以本文采用基于检测的多目标跟踪算法框架进行研究,主要内容如下:（1）针对目标检测任务中出现小目标检测和行人遮挡时检测效果不佳以及实时性差的问题,本文提出了基于融合注意力机制的实时行人检测算法。首先采用轻量化网络Mobilenet V3-large替代原YOLOv4算法的CSPDarknet53作为骨干特征提取网络,用于减轻模型的复杂度和参数数量。然后通过采用基于通道维度和空间维度的融合注意力模块替代原Mobilenet V3-large网络倒置残差结构中的SE通道注意力模块,用来增强网络在双重维度上对局部关键信息的表征能力和对无用信息的抑制能力。改进后的YOLOv4-Mobilenet V3-FA算法在保证准确率相差不大的情况下,极大地提升了行人检测任务的实时性,也为之后的跟踪算法提供了快速准确的输入模型。最后在Crowd Human数据集上进行测试,改进后的算法准确度提升了1.6%,检测速度提升了9.5帧每秒,达到了对目标进行检测的实时要求。（2）针对多目标跟踪匹配过程中将交并比作为关联度量存在的不准确问题以及身份标识频繁交换的问题,本文提出了改进Deep-SORT的行人跟踪算法。首先采用可以解决带权二分图最优匹配问题的KM算法来替代原来Deep-SORT算法中采用的匈牙利算法做数据关联过程,使其优先选择具有最大权重的匹配对象进行匹配,而不是把每一个匹配对象的匹配概率都认为相同。其次,使用完全交并比作为衡量目标检测框与轨迹跟踪框的距离关联度量。完全交并比不但考虑了目标检测框与轨迹跟踪框之间的重叠面积,还考虑了边界框宽高比的尺度信息以及两个边界框之间的中心点距离信息,这样可以更好的反映二者之间的相似度,对轨迹匹配过程也会有更好的判断。最后在MOT16数据集上进行测试,改进后的Deep-SORT算法多目标跟踪准确度提高了5.54%,身份交换次数降低了36.88%,进而验证了本文算法的有效性。
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