提升预测框定位稳定性的视频目标检测

目的 目前视频目标检测（object detection from video）领域大量研究集中在提升预测框定位准确性,对于定位稳定性提升的研究则较少。然而,预测框定位稳定性对多目标跟踪、车辆行驶控制等算法具有重要影响,为提高预测框定位稳定性,本文提出了一种扩张性非极大值抑制（expanded non-maximum suppression,Exp_NMS）方法和帧间平滑策略（frame bounding box smooth,FBBS）。方法 目标检测阶段使用YOLO（you only look once）v3神经网络,非极大值抑制阶段通过融合多个预测框信息得出结果,增强预测框在连续视频流中的稳定性。后续利用视频相邻帧信息关联的特点,对预测框进行平滑处理,进一步提高预测框定位稳定性。结果 选用UA-DETRAC（University at Albany detection and tracking benchmark dataset）数据集进行分析实验,使用卡尔曼滤波多目标跟踪算法进行辅助验证。本文在MOT（multiple object tracking）评价指标基础上,设计了平均轨迹曲折度（average track-tortuosity,AT）来直观、量化地衡量预测框定位稳定性及跟踪轨迹的平滑度。实验结果表明,本文方法几乎不影响预测框定位准确性,且对定位稳定性有大幅改善,相应跟踪质量得到显著提升。测试视频的MOTA（multiple object tracking accuracy）提升6.0%、IDs（identity switches）减少16.8%,跟踪FP（false positives）类型错误下降45.83%,AT下降36.57%,mAP（mean average precision）仅下降0.07%。结论 从非极大值抑制和前后帧信息关联两个角度设计相关策略,经实验验证,本文方法在基本不影响预测框定位准确性的前提下,可有效提升预测框定位稳定性。