【摘 要】
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多目标跟踪任务需要同时跟踪多个目标并保证目标身份的连续性。针对当前多目标跟踪过程中存在目标遮挡、目标身份切换以及目标丢失等问题，对基于Transformer的多目标跟踪模型进行改进。首先在第一帧通过模型初始化生成一组轨迹，此后每一帧用注意力建立帧与帧之间的关联；其次，利用双解码器修正跟踪目标信息，一个解码器用于检测目标，一个解码器用于跟踪目标；然后，完成跟踪后利用直方图模板匹配找回跟踪丢失的目标。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61866003）；
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多目标跟踪任务需要同时跟踪多个目标并保证目标身份的连续性。针对当前多目标跟踪过程中存在目标遮挡、目标身份切换以及目标丢失等问题，对基于Transformer的多目标跟踪模型进行改进。首先在第一帧通过模型初始化生成一组轨迹，此后每一帧用注意力建立帧与帧之间的关联；其次，利用双解码器修正跟踪目标信息，一个解码器用于检测目标，一个解码器用于跟踪目标；然后，完成跟踪后利用直方图模板匹配找回跟踪丢失的目标。最后，再用卡尔曼滤波对遮挡目标进行跟踪预测，并与新检测出的目标进行关联，保证跟踪结果的连续性。在TrackFormer的基础上添加表观统计特性和运动特征建模，实现了不同结构之间的融合。在MOT17数据集上的实验结果表明：相较于TrackFomer模型，IDF1身份得分提升0.87个百分点，MOTA提升0.41个百分点，ID切换数量减少16.3%。在MOT16以及MOT20数据集上也取得了不错的成绩。所提算法能够有效应对物体遮挡问题，维持目标身份信息，减少身份丢失。
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