【摘 要】
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多目标跟踪技术作为计算机视觉方向的一个热点领域,在智能驾驶、安防监控等方向都具有非常广阔的前景。然而因为检测算法的不稳定导致的漏检,导致在多目标跟踪过程中经常出现ID漂移等问题。因此,对多目标跟踪算法网络中的检测模块进行改进,在保持多目标跟踪算法精度的同时提高模型鲁棒性。最后通过多目标跟踪生成的轨迹,对道路上的车辆行驶轨迹预测进行了研究。以下是本文进行的工作:首先,本文提出了一种多尺度特征融合算法
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多目标跟踪技术作为计算机视觉方向的一个热点领域,在智能驾驶、安防监控等方向都具有非常广阔的前景。然而因为检测算法的不稳定导致的漏检,导致在多目标跟踪过程中经常出现ID漂移等问题。因此,对多目标跟踪算法网络中的检测模块进行改进,在保持多目标跟踪算法精度的同时提高模型鲁棒性。最后通过多目标跟踪生成的轨迹,对道路上的车辆行驶轨迹预测进行了研究。以下是本文进行的工作:首先,本文提出了一种多尺度特征融合算法来检测车辆类型的目标,设计了多尺度卷积来获得不同维度的层次特征,并在两尺度预测的基础上,增加一个尺度形成三尺度预测,解决了因为图像模糊或尺度变换造成的信息损失问题。在Darknet网络中,我们提出了深度可分离卷积来代替标准卷积,减少了参数数量和计算量,从而提高了检测率,降低了模型训练的复杂度。同时,该算法将Inception结构集成到检测网络中,增加了网络结构的复杂性和目标的检测精度。其次,本文提出了一种新颖且高效的多目标跟踪算法。第一步通过先前设计的YOLO-upscale-2检测算法模型,对道路上的目标进行分类和检测。第二步通过HSV颜色特征和HOG梯度特征,表示目标车辆的外观特性。实验结果表明,在模型检测速度达到25帧/s的基础上,本文提出的改进算法有效减少了因漏检误检和遮挡情况而造成的目标丢失和ID跳变等问题。与原始的SORT算法对比,MOTP和MOTA分别提高了4.2%和6.2%,模型整体的跟踪性能得到明显改善。最后,本文设计出一种基于驾驶员视线的轨迹预测网络SYLSTM,该模型主要参考了驾驶员的视觉系统机制,该模型更充分地考虑了车辆之间交互作用。最后将传统的回归方法,换成MLP神经网络,最终得到目标车辆预测出的轨迹。本文在车辆轨迹数据集US101和I80上进行了对比实验,证明了基于注意力机制的车辆轨迹预测算法的性能。
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