多目标跟踪中的数据关联技术综述

目标跟踪一直都是计算视觉领域研究的热点课题之一,作为计算视觉的基础学科,其应用已经渗透到各个领域,包括智能监控、智能人机交互、无人驾驶以及军事等方面。目标跟踪从跟踪对象的数量角度可分为单目标跟踪和多目标跟踪,其中单目标跟踪相对简单,除了需要解决与多目标跟踪共性的问题(如遮挡、形变等)外,单目标跟踪不需要考虑目标的数据关联问题。然而,在多目标跟踪系统中,场景更为复杂,跟踪目标的数量和类别往往是不确定的,因此数据关联在整个跟踪系统中就显得尤为重要。数据关联是多目标跟踪过程中的一个重要阶段,国内外很多学者甚至将多目标跟踪问题看成数据关联问题,试图从数据关联过程中寻求多目标跟踪研究方法。文中重点对多目标跟踪过程中的数据关联技术进行了综述,系统地介绍了多目标跟踪中的数据关联技术。首先,对目标跟踪,尤其是多目标跟踪进行了概述,并对数据关联的研究现状做了描述;其次,详细介绍了数据关联的概念及其需要解决的问题;然后,对各种数据关联技术进行了分析总结,包括传统的NNDA算法、JPDA算法、基于Tracking-By-Detecting的多目标跟踪框架的数据关联技术以及多目标多相机跟踪(Multi-Target Multi-Camera Tracking,MTMCT)的数据关联;最后,对未来多目标跟踪的数据关联技术的研究方向进行了展望。