基于YOLOX和重识别的行人多目标跟踪方法

作者：吴昊

来源：自动化与仪表, 2023, 38(03): 59-67.

DOI：10.19557/j.cnki.1001-9944.2023.03.014

• 行人重识别
• YOLOX
• ByteTrack
• 多目标跟踪
• 目标检测

针对在拥堵场景下多目标跟踪身份频繁切换的问题，该文提出了一种融合行人重识别任务与目标检测任务的联合网络。在YOLOX检测算法上添加重识别（Re-identification）分支，获得含有重识别特征的行人检测框；在ByteTrack跟踪算法的检测框与预测框特征匹配的基础上，利用重识别特征弥补ByteTrack网络在匹配过程中行人外观特征缺失的问题，并结合行人运动特征，进一步提升特征匹配的准确率，减少身份切换次数。在公开数据集MOT17上进行实验，改进后的网络m AP提升2.6%，达到了95.4%，不同尺寸的mAP与mAR均获得明显提升，运行效率几乎保持不变。

• 单位
  青岛大学; 自动化学院