基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。