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摘要
随着面阵探测器的广泛使用，面向视频卫星的多目标跟踪具有重要意义，但基于图结构的多目标跟踪方法，在图的构建中，大多数从相邻帧提取线索，而忽略了以往帧的线索。针对这个问题，提出了一个端到端的图网络框架，利用从多帧中提取的运动特征、外观特征、拓扑信息等多种线索，对图的节点、边和全局变量进行构建。实现这个统一框架的一个关键原则，是为不同的线索和不同的来源（轨迹和检测目标）设计兼容的特征表示和图网络更新机制。该框架以前馈的方式运行，并以在线的方式进行训练。在公共数据集VISO、MOT16、MOT17基准上评测，取得了99.8%、48.8%、51.8%的多目标跟踪精度，优于其他相关多目标跟踪算法，并通过消融实验验证了各个线索对多目标跟踪性能提高的有效性，未来在智慧交通、智慧城市、军事战争等诸多领域具有广泛应用场景。
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单位中国空间技术研究院; 河南大学
