【摘 要】
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随着社会的快速发展,人们对交通出行的多样化需求愈发强烈,导致了交通的复杂程度越来越高,在复杂的交通环境中容易发生交通拥堵以及交通安全问题,并且准确获取该场景的交通信息是一项非常必要以及非常困难的任务。在计算机视觉领域,目标跟踪是一个热门的研究方向,应用到交通领域中可以为通过视觉传感器来获取交通的实时状况,为及时做出交通决策避免交通问题的发生提供技术理论支持。主要选择基于检测的目标跟踪策略进行研究,
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随着社会的快速发展,人们对交通出行的多样化需求愈发强烈,导致了交通的复杂程度越来越高,在复杂的交通环境中容易发生交通拥堵以及交通安全问题,并且准确获取该场景的交通信息是一项非常必要以及非常困难的任务。在计算机视觉领域,目标跟踪是一个热门的研究方向,应用到交通领域中可以为通过视觉传感器来获取交通的实时状况,为及时做出交通决策避免交通问题的发生提供技术理论支持。主要选择基于检测的目标跟踪策略进行研究,使用具有代表性的简单的在线和实时深度关联度量算法（Deep Sort）,在其基础上提出一种针对复杂交通场景的多目标多类别跟踪算法。目标检测部分,使用Vis Drone数据集,该数据集中包含城市交通场景中常见的十个目标类别,是使用无人机拍摄得到的,为研究对于该场景下多目标多类别跟踪算法提供数据支持。将该数据集应用到目标检测和目标跟踪算法的实验部分,目标检测作为获取场景中目标信息的第一步,其性能好坏直接影响跟踪算法。本文对比Faster-RCNN、YOLO v3以及YOLO v5检测算法,其中YOLO v5共有从小到大四种规模的网络模型:YOLO v5s、YOLO v5m、YOLO v5l和YOLO v5x,在Vis Drone数据集上训练及检测的性能,综合评价各种算法检测精度及速度,选择YOLO v5m模型作为跟踪算法的检测器。目标跟踪部分,目前的跟踪算法无法在复杂的交通场景中对目标类别信息进行准确跟踪,这是没有意义的,针对目前的多目标跟踪策略中缺乏对于目标类别信息判别的问题,提出一种多目标多类别跟踪算法。Deep Sort算法的原始表观模型是基于行人数据集训练完成的,对于其他类别的特征提取能力较差,构建数据集来对其表观模型进行重训练,提高算法对于目标位置信息跟踪的准确率。将类别信息融入到Kalman滤波器中,重新对状态变量、观测变量等进行定义;然后基于Deep Sort跟踪得到的类别共现矩阵,使用Jaccard指数构建类别相似度网络,结合该网络统计分析当检测类别发生错误检测时的置信度变化,通过曲线拟合获得动态阈值函数,构建了类别匹配模块,完成对类别的匹配以及修正任务,提高算法对目标类别信息跟踪的准确率。经过实验验证,本文建立的多目标多类别跟踪算法在复杂交通场景中,跟踪准确度（MOTA）相比YOLO v5m+Deep Sort算法提升5.5%,跟踪类别准确度（MOTCA）提高8.3%,阈值25下的目标中心精准度提升5%,阈值0.5的重合率提升9%。该结果表明,多目标多类别跟踪算法可以更加准确、完善的在复杂交通场景中完成目标跟踪任务,这对智能交通系统的发展具有重要意义。
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