基于深度图匹配的多目标跟踪数据关联方法研究

来源 :中南民族大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huawei_2009
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多目标跟踪(Multi-Object Tracking,MOT)是计算机视觉领域的重要研究内容,在无人驾驶、视频监控、行为分析等领域具有广泛的应用前景。当前多目标跟踪领域一种主流方法是基于检测的数据关联,这种方法利用离线训练好的检测器逐帧定位感兴趣目标区域,再通过关联算法实现目标身份的鉴定。本文在基于检测的跟踪框架下,将多目标跟踪问题转化为已跟踪目标轨迹与当前帧检测响应之间的二分图匹配问题,其关键技术包含关联代价构建和状态推理。本文主要工作如下:(1)将二分图匹配问题转化为线性规划问题,实现了一种基于线性规划的多目标跟踪方法。为提升关联代价函数的有效性,将度量学习引入到基于神经网络的特征表达学习中,分别构建了基于对比损失的孪生卷积网络模块和基于三元损失的外观特征提取网络模块;最后采用匈牙利算法求解线性规划问题,实现基于二分图匹配的优化推理。实验证明了基于度量学习特征建模的优越性以及基于二分图匹配的多目标跟踪方法的可行性。(2)提出了一种基于深度图匹配的多目标跟踪方法。为缓解外观特征受遮挡、相似目标等因素的干扰,提出融合目标外观与运动信息的多线索特征表达学习;针对线性规划不能建模目标间高阶依赖关系的问题,构建了基于深度图匹配的二分图求解方法,通过定义二阶亲密度矩阵有效建模目标间时空域约束关系;最后以神经网络可实现形式实现基于幂迭代的图状态推理求解。该模型的优点包括:(1)多线索特征学习与融合策略,有效改善了由目标交互遮挡导致的关联失败问题;(2)以端到端的形式实现了特征表达学习和图匹配状态推理的联合优化;(3)将线性规划关联求解推广到二次规划问题,更好地利用了目标间相关性。实验证明了所提模型的有效性,在MOT公开数据集上取得了与主流算法相当甚至更好的结果。(3)针对上述深度图匹配方法中构建二阶亲密度矩阵复杂度高的问题,提出了基于图嵌入特征表达学习的深度图匹配跟踪算法。通过图嵌入技术,将顶点拓扑信息编码到特征建模中,实现邻域顶点间特征信息的传递,有效降低了亲密度矩阵计算的复杂度。对比实验表明,本文方法在不牺牲跟踪精度的前提下,能有效提升算法运行速度,在MOT16公开数据集上取得了与当前主流算法相当的结果。
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