【摘 要】
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随着人们生活水平的提高,汽车保有量迅速增长。在城市道路场景中,车辆多目标跟踪算法的应用较为广泛,通常作为车辆行为分析、车流量统计等应用的支撑。然而,车辆多目标跟踪算法仍然面临着诸多挑战,其主要包含车辆辨别困难、车辆遮挡、车速急剧变化和车辆检测算法漏检。本文基于城市道路中的实际应用场景,针对上述问题开展研究,设计实现了车辆多目标跟踪算法。首先,针对车辆多目标跟踪中的车辆辨别困难问题,本文设计实现了车
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随着人们生活水平的提高,汽车保有量迅速增长。在城市道路场景中,车辆多目标跟踪算法的应用较为广泛,通常作为车辆行为分析、车流量统计等应用的支撑。然而,车辆多目标跟踪算法仍然面临着诸多挑战,其主要包含车辆辨别困难、车辆遮挡、车速急剧变化和车辆检测算法漏检。本文基于城市道路中的实际应用场景,针对上述问题开展研究,设计实现了车辆多目标跟踪算法。首先,针对车辆多目标跟踪中的车辆辨别困难问题,本文设计实现了车辆重识别网络,用于提取具有判别力的车辆外观特征。考虑到算法的实时性需求,主干网络部分选择较为轻量的Res Net18来提取外观特征。为提升车辆重识别模型对于外观变化和遮挡的鲁棒性,本文在主干网络中添加了IBN结构和Drop Block正则化模块。针对车辆图像中存在背景干扰的问题,本文设计实现了轻量化的混合注意力模块。该模块包括通道注意力和空间注意力两个分支,分别在通道和空间维度对特征进行筛选,以增强与车辆目标相关的特征并抑制无关的干扰信息。本文在车辆重识别数据集Ve Ri-776上对模型进行训练和测试,重识别精度可达75.4%。然后,本文在提出的车辆重识别网络基础上,设计实现了车辆多目标跟踪算法。针对车辆被遮挡时检测结果置信度降低导致的轨迹中断问题,本文设计实现了层次化数据关联算法,将所有检测结果与已有车辆轨迹做分层关联。对于高置信度检测结果,使用车辆重识别特征进行关联。考虑到低置信度检测结果通常包含不可靠外观信息,使用交并比距离进行关联。针对车速急剧变化和车辆检测算法漏检问题,本文分别提出轨迹恢复和漏检处理策略。轨迹恢复策略使用车辆重识别特征来恢复中断的车辆轨迹;漏检处理策略使用ECO单目标跟踪算法来补偿车辆漏检。本文在城市道路停车场场景下构建了评估数据集SP-MOT。经测试,跟踪准确度可达84.5%,在RTX2080Ti上的速度为26.8FPS。最后,本文将提出的车辆多目标跟踪算法移植到Jetson TX2嵌入式平台,应用于城市道路场景中。针对Jetson TX2平台,使用Tensor RT实现模型推理加速,跟踪算法速度为10.3FPS。本文将跟踪算法应用于城市道路停车管理系统,实现了事件捕获模块,以实时捕获路边停车场中的停入、离开事件。
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