【摘 要】
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面向行人的多目标跟踪是实现智能监控系统的核心任务之一,通过多目标跟踪算法对输入的视频序列行人目标进行数据提取和行为分析,使智能监控系统能更高效的感知复杂场景。在当下疫情期间,政府需要对病毒携带者和接触者的轨迹密切关注,因此智能监控系统会在该环境下发挥重要作用。论文基于现有Fairmot多目标跟踪框架,提出三点改进,提高对行人的跟踪精度。主要工作概括为以下几个方面:（1）对传统的行人检测算法DPM和
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面向行人的多目标跟踪是实现智能监控系统的核心任务之一,通过多目标跟踪算法对输入的视频序列行人目标进行数据提取和行为分析,使智能监控系统能更高效的感知复杂场景。在当下疫情期间,政府需要对病毒携带者和接触者的轨迹密切关注,因此智能监控系统会在该环境下发挥重要作用。论文基于现有Fairmot多目标跟踪框架,提出三点改进,提高对行人的跟踪精度。主要工作概括为以下几个方面:（1）对传统的行人检测算法DPM和深度学习的行人检测算法Faster RCNN、SDP、Centernet进行对比实验,证明基于深度学习的行人检测算法的优越性。从基于锚点框机制和非锚点框机制的角度,分析非锚点框机制检测框架的高效性。验证Fairmot选择Centernet作为目标检测框架的正确性。（2）针对Fairmot主干网产生的特征图缺乏维度之间信息交互问题引入Triplet attention模块,利用维度信息之间的交互产生注意力权重,提高对目标的定位能力。消融实验表明该模块的有效性。（3）针对Fairmot的行人重识别分支损失函数优化不灵活,且收敛边界模糊的问题,引入Circle Loss,使其能根据当前状态灵活选择优化程度,且拥有明确的收敛点,提取更为精确的表观特征。（4）针对行人之间短期遮挡情况,提出一种简单有效的遮挡判断机制。使其能判断出目标之间的遮挡状态,控制被遮挡目标的表观特征更新,防止跟踪目标的特征被污染,降低跟踪精度。基于上述的三点改进,进行了详细的对比实验。验证改进方案在MOT15训练集上跟踪精度提升3.5%,身份切换的次数降低为237,有效解决短期的遮挡问题,且实现了单目标跟踪和在多目标环境下对指定目标的轨迹进行跟踪的功能。
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