针对由于目标频繁遮挡、不规则运动导致的外观特征不可靠和运动特征难以获取的问题,提出一种基于膨胀交并比区域(dilatation intersection over union,DIOU)匹配和自适应轨迹管理策略的多目标跟踪算法。DIOU模块通过膨胀匹配区域,提升...针对由于目标频繁遮挡、不规则运动导致的外观特征不可靠和运动特征难以获取的问题,提出一种基于膨胀交并比区域(dilatation intersection over union,DIOU)匹配和自适应轨迹管理策略的多目标跟踪算法。DIOU模块通过膨胀匹配区域,提升轨迹级联匹配的精度。自适应轨迹管理策略利用目标检测置信度动态调整轨迹生命周期,显著减少了异常跟踪和身份跳变。在公开数据集MOT17、MOT20和DanceTrack上进行了验证与测试,其在测试集上的高阶跟踪精度平均提升了2.4%,实验结果证明了所提方法的有效性。展开更多
文摘针对由于目标频繁遮挡、不规则运动导致的外观特征不可靠和运动特征难以获取的问题,提出一种基于膨胀交并比区域(dilatation intersection over union,DIOU)匹配和自适应轨迹管理策略的多目标跟踪算法。DIOU模块通过膨胀匹配区域,提升轨迹级联匹配的精度。自适应轨迹管理策略利用目标检测置信度动态调整轨迹生命周期,显著减少了异常跟踪和身份跳变。在公开数据集MOT17、MOT20和DanceTrack上进行了验证与测试,其在测试集上的高阶跟踪精度平均提升了2.4%,实验结果证明了所提方法的有效性。