10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20230333
基于改进YOLOX与多级数据关联的行人多目标跟踪算法研究
目标跟踪是计算机视觉领域的基本问题,行人多目标跟踪在智能监控、智慧交通等多个领域有着广泛的应用前景.然而实际跟踪场景中存在频繁遮挡、尺度变化等情况,给多目标跟踪算法带来了极大的挑战.为了进一步提升跟踪精度,在DeepSORT的基础上,提出一种基于改进YOLOX与多级数据关联的行人多目标跟踪算法.对于检测器,为了增强网络的特征表达能力,提高检测精度,在YOLOX骨架网络与颈部网络分别引入ECA通道注意力模块与ASFF自适应特征融合模块.对于身份识别特征,为了减少数据关联步骤的错误匹配数量,提高跟踪效率,使用轻量的OSNet重识别网络与NSA卡尔曼滤波获取目标特征.对于数据关联,为了减少身份切换次数,避免目标丢失,将检测与跟踪都进行分类处理,使用不同的相似性计算方法,实现基于检测置信度与轨迹状态的多级数据关联.实验结果表明:与改进前YOLOX与DeepSORT简单结合的算法相比,在YOLOX中引入ECA模块与ASFF模块使误检数量大幅降低,使用YOLOX-s模型时降幅可达17%;结合OSNet模型与NSA卡尔曼滤波的特征提取方法能提高跟踪稳定性,IDF1指标提高0.77%,IDSW减少947;基于检测置信度与轨迹状态的多级数据关联算法可以明显改善跟踪性能,MOTA指标提升3.36%.算法最终在MOT17与MOT20测试集上的MOTA达80.4%与77.7%,IDF1达78.4%与76.7%.提出的行人多目标跟踪方法相较于其他先进算法在跟踪精度与跟踪速度上达到更好的平衡,可为工业上在线行人多目标跟踪应用提供参考.
多目标跟踪、目标检测、注意力机制、数据关联、计算机视觉
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
湖南省自然科学基金资助项目2016JJ4117
2024-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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