基于R-FCN框架的多候选关联在线多目标跟踪

• 作者: 王永雄 鄂贵
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 候选模型 孪生网络 轨迹估计
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2020.190136

摘要

在线多目标跟踪是实时视频序列分析的重要前提.针对在线多目标跟踪中目标检测可靠性低、跟踪丢失较多、轨迹不平滑等问题,提出了基于R-FCN网络框架的多候选关联的在线多目标跟踪模型.首先,通过基于R-FCN网络从KF预测结果和检测结果中获取更可靠的候选框,然后利用Siamese网络进行基于外观特征的相似性度量,实现候选与轨迹之间的数据关联,最后通过RANSAC算法优化跟踪轨迹.在人流密集和目标被部分遮挡的复杂场景中,提出的算法具有较高的目标识别和跟踪能力,大幅减少漏检和误检现象,跟踪轨迹更加连续平滑.实验结果表明,在同等条件下,与当前已有的方法对比,本文提出在目标跟踪准确度(MOTA)、丢失轨迹数(ML)和误报次数(FN)等多个性能指标均有较大提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永雄	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	32	92	5.0	8.0
2	鄂贵	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0