基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪

针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题,提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先,为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力,在高分辨率神经网络的基础上,对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块结构,提升感受野和特征表达力;其次,设计了添加二层高效通道注意力模块的残差检测块架构,并通过该架构替换了原有网络在多尺度信息交换阶段中的残差检测块,以提高了整个网络系统的测试性能;最后,通过选择适当的参数对网络进行了全面地训练,并通过多个测试集对算法测试。测试结果显示,本文算法相较于FairMOT在2DMOT15,MOT17,MOT20数据集上的跟踪准确度分别提升0.1%,1.6%,0.8%。本文算法可以良好地应用在目标较多且遮挡面积较大的特殊情景,同时对于较长时间视频序列的追踪稳定性也大大提高。