融合运动信息与表观信息的多目标跟踪算法

• 作者: 刘敏 姜晓燕 戴仁月 沈烨 黎阳
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 多目标跟踪 目标检测 目标遮挡 实时跟踪 数据关联
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 页码范围: 21-24,62
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.004

摘要

多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用.目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避.文中基于一种简单的在线跟踪方法,提出一种融合多类信息的算法,有效地提升了跟踪器的性能.模型关注于帧与帧之间的目标检测与数据关联问题,依赖于不同帧之间目标运动与表观的相似性,当目标丢失及存在遮挡时,融合多源信息减少相关的不确定性.同时,该算法在真实环境中可实现实时跟踪的性能.实验评估结果表明,提出的跟踪器在公开数据集上具有良好的性能,可以显著减少目标丢失率以及身份交换率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘敏	上海工程技术大学电子电气工程学院	7	4	2.0	2.0
2	姜晓燕	上海工程技术大学电子电气工程学院	4	8	2.0	2.0
3	戴仁月	上海工程技术大学电子电气工程学院	2	0	0.0	0.0
4	黎阳	上海工程技术大学电子电气工程学院	1	0	0.0	0.0
5	沈烨	上海工程技术大学电子电气工程学院	2	0	0.0	0.0