基于DeepSort框架的高鲁棒多行人跟踪算法研究

发布时间：2024-03-31 19:01

　　多行人跟踪是目前较热门的课题,属于视觉感知的中间处理部分。基于视觉的多行人跟踪主要目的是对多个行人目标进行持续跟踪,期间维持每个相同行人的ID不变化,并对每个行人进行未来帧状态的预测。本文主要针对十字路口场景下多行人跟踪算法存在的鲁棒性不足的问题进行研究,研究较为实用的DeepSort算法,并将其解耦合为三大模块,目标状态预测模块、目标表观模型建模模块、目标表观模型匹配模块,文章分别从目标表观建模模块和目标状态预测模块两个方面对DeepSort算法进行改进。文章主要贡献如下:针对原DeepSort跟踪算法在十字路口场景下鲁棒性不足的问题,提出了一种基于多特征融合DeepSort算法的多行人跟踪算法。在目标表征建模阶段,提取目标行人的HOG特征和CNN特征建立目标和背景的分类器模型,分类得到待跟踪目标行人的图像置信图,并将得到的表观模型置信图放入DeepSort跟踪算法进行多行人的跟踪。使用MOT Challenge比赛中专用数据集MOT16数据集对改进算法的性能进行测评,实验证明,提出的改进方法比原算法的鲁棒性有所提升。由于十字路口路况复杂容易出现非线性情况,针对提出的基于多特征融合D...

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1跟踪流程示意图

研究，并针对目前较为适合工业领域使用的DeepSort多行人跟踪算法进行了学习。为了方便三四章的测评实验，还介绍了实验所采用的测评数据集、实验的设备参数和跟踪算法公认的评价准则。2.2视觉目标跟踪算法概述早期的单行人跟踪主要是对目标行人未来帧位置进行预测[29]。但是随着研究的开....

图2-2判别式模型跟踪方法流程图

目前大多数的研究都是集中于建立目标良好的观测模型上。根据研究学者们提出的不同设计思路，一般的观测模型设计方法大致可分为两类：基于判别式模型方法和基于生成式模型方法[36]。生成式模型通常采用模板匹配方法，在运动模型候选中寻找与目标模板最相似的候选框作为最终跟踪结果。常用的主要理论....

图2-3目标跟踪遇到的部分挑战

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-12-其主要流程是预先输入视频图像序列，并选定跟踪目标（可以手动选定也可以使用检测算法选定），再通过预先训练好的特征模型进行目标的表征模型初始化，通过预测算法对目标未来帧的位置进行大致预测，并将不同帧间的目标使用相似性度量方法和目标匹配方案进行匹配....

图2-4判别式跟踪方法流程图

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-14-型类型的大致区别。图2-4判别式跟踪方法流程图2.4.1基于度量学习的目标跟踪基于度量学习的多目标跟踪算法主要思想是使用映射空间来区分不同的目标，其特点主要在于跟踪前算法先使用各个样本计算得到一个最优特征空间的映射，之后采用这个最优空间映射来....

本文编号：3944365