【摘 要】
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多目标跟踪是计算机视觉领域中一个基础但具有挑战性的任务。近年来,由于其在智能监控、自动驾驶等领域展现出的应用价值和前景,多目标跟踪受到了众多学者的研究关注。当前,基于深度学习的多目标跟踪算法主要可以分为两阶段算法和单阶段算法。其中,单阶段算法运算量小和跟踪速度快的优势更符合实际应用的需求。然而,单阶段算法的跟踪鲁棒性通常逊色于两阶段跟踪算法。单阶段跟踪算法往往在复杂跟踪场景下会发生跟踪框漂移、漏跟
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多目标跟踪是计算机视觉领域中一个基础但具有挑战性的任务。近年来,由于其在智能监控、自动驾驶等领域展现出的应用价值和前景,多目标跟踪受到了众多学者的研究关注。当前,基于深度学习的多目标跟踪算法主要可以分为两阶段算法和单阶段算法。其中,单阶段算法运算量小和跟踪速度快的优势更符合实际应用的需求。然而,单阶段算法的跟踪鲁棒性通常逊色于两阶段跟踪算法。单阶段跟踪算法往往在复杂跟踪场景下会发生跟踪框漂移、漏跟和错跟等严重错误。如何设计兼顾准确性和速度的多目标跟踪算法仍然是一个具有挑战性的研究问题。因此,本文以单阶段多目标跟踪算法为切入点,分析当前算法网络内的缺陷,并对其进行针对性的改进,从而提出鲁棒性更强的跟踪算法。该文章的主要工作内容可以总结如下:（1）为缓解单阶段算法网络内部的优化矛盾,本文设计了一种学习任务特定特征的跟踪算法FPUAV。本文分析了跟踪任务中各关键子任务间的本质区别和矛盾,并针对性的提出了两个子网络用于提升算法的跟踪性能。首先,本文基于自注意力和互注意力机制提出了一个特征解耦网络用于捕获满足不同任务所需表征的特征。其次,本文基于多尺度学习和Transformer设计了一种金字塔Transformer编码器用于捕获尺度感知的精细特征,从而增强算法在复杂场景下精准定位目标的能力。（2）针对现有算法难以长时间准确维持目标身份信息的问题,本文进一步在FPUAV中设计了一个目标外观特征提取分支,并提出算法GCEVT。该分支主要由两个子模块组成,即金字塔融合网络和通道级Transformer增强器。为缓解目标尺度变换造成的特征语义错位,前者捕获不同层级特征间的像素级长距离依赖性,并将其融合为兼具低层级和高层级语义信息的特征。后者将通道注意力机制建模为自注意力结构以交互特征跨通道的像素信息。通过捕获跟踪目标具有全局语义信息的特征,所提出的特征提取分支有效增强了算法的鲁棒性。（3）本文在多种具有挑战性的场景下测试了FPUAV和GCEVT在行人跟踪和车辆跟踪任务中的性能,并将其与当前的前沿算法进行了比较。多个数据集上大量的定性和定量实验验证了所提出子网络的有效性以及FPUAV和GCEVT的高准确性。与基准算法相比,FPUAV的跟踪准确性指标MOTA和跟踪鲁棒性指标IDF1分别提升了6.7%和5.6%。GCEVT进一步将FPUAV的准确性和鲁棒性提升了4.4%和9.9%。
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