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摘要
针对复杂场景下目标外观变化明显、运动不规律易导致轨迹中断、身份切换频繁等问题，从重识别特征、数据关联、插值等方面对跟踪器进行改进，提出基于改进CStrack关联策略的多目标跟踪算法。首先，使用外观特征更新模块，减小因视角改变、目标移动导致特征剧烈变化而产生的影响，增强特征间的关联。其次，提出二次关联方法，根据高低置信度检测结果的特点，使用不同的度量方式进行二次关联；第一次关联使用IOU距离融合外观特征作为关联的代价矩阵，第二次使用扩展IOU关联，缓解运动估计偏差、外观不可区分导致度量失效的问题；采用高斯回归算法，考虑运动信息，通过插值补偿漏检。最后，在MOT17、MOT20数据集上进行测试，跟踪精度分别达到73.9%，64.2%。实验结果表明，该方法在跟踪精度上有明显优势，能够较好的适应复杂场景。
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