面向目标遮挡场景的车辆实时跟踪方法

作者：李凯; 林宇舜^*

来源：交通科技与经济, 2022, 24(04): 48-54.

DOI：10.19348/j.cnki.issn1008-5696.2022.04.008

• 智能化交通管控
• 遮挡实时性
• 卡尔曼滤波
• 动态卷积
• 轻量级跟踪方法
• 车辆跟踪

对视频车辆进行实时准确跟踪，可以为智能化交通管控提供重要信息。然而，在一些复杂的行车环境中，车辆之间的遮挡现象会严重影响跟踪性能，因此，为实现在复杂交通背景下车辆的实时鲁棒跟踪，提出一种基于卡尔曼滤波与动态卷积的轻量级重识别车辆跟踪方法。实验结果显示：该跟踪方法在公开的UA-DETRAC车辆数据集上的MOTA达到80.25%,比现有基于ResNet的跟踪方法提高2.42%,IDSW显著减少10%,且优化后的跟踪速度较之前提升25%。研究结果表明，该跟踪方法具有一定的实时性和抗遮挡性。

• 单位
  福建农林大学; 土木工程学院