多特征融合的端到端链式行人多目标跟踪网络

周海赟; 项学智; 王馨遥; 任文凯

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多特征融合的端到端链式行人多目标跟踪网络

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目标检测、特征提取与数据关联作为多目标跟踪网络中重要的组件,独立或部分联合地发挥作用,这种组件分离的方法虽取得了良好的跟踪效果,但增加了跟踪网络的复杂性,影响了跟踪速度。为提升行人多目标跟踪速度及维持跟踪精度,提出一种端到端链式行人多目标跟踪网络。将目标检测、特征提取与数据关联集成到一个统一的框架中,将连续2帧图片组成一个节点作为输入,直接回归出节点之间相同目标的成对边界框,利用相邻节点之间公共帧的强相似性,仅使用交并比匹配进行数据关联,以提高跟踪速度。使用多特征融合的双向特征金字塔,并在金字塔网络中引用改进可变形卷积,提高模型对目标形变的适应性。为解决正负样本不平衡及梯度贡献的差异,将focal loss与BalancedL1 Loss组成多任务学习损失函数以促进网络的均衡学习。在MOT17数据集上的实验结果表明,与DeepSORT、TubeTK、CenterTrack等网络相比,该网络可有效实现跟踪速度与精度的平衡,多目标跟踪精度为69.6,跟踪速度保持为21.6 frame/s。

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来源
《计算机工程》 |2022年第9期|305-313|共9页
作者
周海赟; 项学智; 王馨遥; 任文凯;
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作者单位

南京森林警察学院治安学院;

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多目标跟踪; 链式跟踪; 多特征融合; 特征金字塔; 多任务损失函数;

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