低视点下遮挡自适应感知的多目标跟踪算法

作者：乐应英; 徐丹^*; 贺康建; 张浩

来源：中国图象图形学报, 2023, 28(02): 441-457.

• 多目标跟踪
• 低视点
• 遮挡
• 抗遮挡特征
• 数据关联
• 模板更新

目的 针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法 首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果 实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP (multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll (recall)、ML (mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN (spatial-temporal relation network)、BLSTMMTPO (bilinear long short-term memory with multi-track pooling)、IADMR(instance-aware tracker and dynamic model refreshment)等典型算法。消融实验表明,自适应抗遮挡特征在MOTA指标上,相比混合特征、外观特征和运动特征分别提升了1.9%、1.8%和13.6%。去干扰模板更新策略在MOTA指标上,相比带权更新策略和常规更新策略分别提升了10.7%和17.7%。结论 本文算法在低视点跟踪场景下,能够减弱部分遮挡、短时全遮挡和长时全遮挡对跟踪性能的影响,跟踪鲁棒性得到了提升。

• 单位
  云南大学; 玉溪师范学院