基于重叠视域的跨相机多目标跟踪

作者:王子依; 周斌*; 胡波
来源:中南民族大学学报(自然科学版), 2023, 42(05): 702-711.
DOI:10.20056/j.cnki.ZNMDZK.20230517

摘要

针对短道速滑运动员检测难度大,难以准确进行跨相机目标交接等问题,提出了基于重叠视域的跨相机多目标跟踪算法.通过使用Global context network(GCnet)注意力模块、Funnel ReLU(FReLU)激活函数和DistanceIoU非极大值抑制(DIoU-NMS)改进YOLOXs算法,提高对粘连目标的检测精度.依据平面单应性原理将相机图像坐标映射至统一世界坐标以关联相邻相机,提出基于目标质心位置相似性与检测框空间相似性关联权重的改进型匈牙利匹配算法,实现跨相机目标一致性判定.实验结果表明:YOLOXs-GFD算法的平均准确率在Skater数据集和INRIA数据集上分别提升2%、1.1%.MOT-skater数据集上,跨相机多目标跟踪指标MCTA和IDF1分别为80.6%、83.7%.所提出的算法对短道速滑运动员的跨相机跟踪具有更优的准确性与鲁棒性.

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