基于相机运动估计的改进ECO多目标跟踪器设计

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0006

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摘要：由于运动模型采用线性假设，使得多目标跟踪（多目标跟踪，MOT）在动态场景下容易受到相机运动和随机抖动的影响，导致跟踪错误。为解决上述问题，设计了一种相机运动感知滤波多目标跟踪器（摄像机运动感知过滤器多对象跟踪器，CMAFT）首先提出一种新模型，将相机运动估计和单目标跟踪（单目标跟踪，SOT）的区域搜索特性相结合，以补偿由相机运动引起的偏移并提高预测的准确度；其次针对该模型提出一个改进的级联匹配方法，通过融合SOT公司预测以处理不同目标间的相互遮挡和身份切换问题；最后在MOT17公司数据集上进行实验以验证提出方法的有效性。

关键词: 多目标跟踪（MOT），相机运动估计, 单目标跟踪（SOT）

摘要：由于运动模型的线性假设，多目标跟踪（MOT）在动态场景中容易受到摄像机的运动和随机抖动的影响，从而导致跟踪误差。针对上述问题，设计了一种摄像机运动感知滤波器多目标跟踪器（CMAFT）。首先，将摄像机运动估计与单目标跟踪（SOT）的区域搜索特性相结合，补偿摄像机运动引起的漂移，提高预测精度。其次，针对该模型，提出了一种改进的级联匹配方法，通过融合SOT预测来处理不同对象之间的相互遮挡和身份切换。最后，在MOT17数据集上进行了实验，验证了该方法的有效性。

关键词： 多目标跟踪（MOT），摄像机运动估计，单目标跟踪

陈健超, 奚峥皓, 刘翔. 基于相机运动估计的改进生态多目标跟踪器设计[J] ●●●●。计算机工程与应用, 2024, 60(10): 285-291.

陈建超、奚正浩、刘翔。基于摄像机运动估计的改进ECO多目标跟踪器设计[J]。计算机工程与应用，2024，60（10）：285-291。

参考文献

[1] SHUAI B，BERNESHAWI A，LI X，et al.暹罗多目标跟踪[C]//2021年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议论文集，2021:12372-12382。
[2] 周X，科尔顿V，KR？HENBüHL P.追踪物体作为点[C]//第16届欧洲计算机视觉会议记录。查姆：施普林格，2020年：474-490。
[3] 张毅，王C，王X，等.FairMOT：多目标跟踪中检测和再识别的公平性[J]。国际计算机视觉杂志，2021，129（11）：3069-3087。
[4] 张毅，孙鹏，姜毅，等.字节跟踪：通过关联每个检测框进行多目标跟踪[J]。arXiv:2110。06864, 2021.
[5] BEWLEY A，GE Z，OTT L，et al.简单在线和实时跟踪[C]//2016 IEEE图像处理国际会议论文集，2016:3464-3468。
[6] KALMAN R E.线性滤波和预测问题的新方法[J]。基础工程杂志，1960，82D:35-45。
[7] WOJKE N，BEWLEY A，PAULUS D。使用深度关联度量进行简单在线和实时跟踪[C]//2017 IEEE图像处理国际会议论文集，2017:3645-3649。
[8] 王Z，郑力，刘毅，等.面向实时多目标跟踪[C]//第16届欧洲计算机视觉会议论文集。查姆：施普林格，2020年：107-122。
[9] VOIGTLAENDER P，KRAUSE M，OSEP A，et al.MOTs:多目标跟踪和分割[C]//2019 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，2019:7942-7951。
[10] PENG J，WANG C，WAN F，et al.链式跟踪器：端到端联合多目标检测和跟踪的成对关注回归结果链接[C]//第16届欧洲计算机视觉会议论文集。查姆：施普林格，2020年：145-161。
[11] ZHU J，YANG H，LIU N，et al.双匹配注意力网络在线多目标跟踪[C]//第15届欧洲计算机视觉大会论文集，2018:366-382。
[12] DANELLJAN M，BHAT G，SHAHBAZ KHAN F，et al.ECO:高效卷积算子跟踪[C]//IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，2017:6638-6646。
[13] 冯伟，胡忠，吴伟，等.多线索多目标跟踪与开关感知分类[J]。arXiv:1901.061292019年。
[14] 尹J，王伟，孟Q，等.用于在线多目标跟踪的统一目标运动和亲和模型[C]//2020 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，2020：6768-6777。
[15] 郑磊，唐明，陈毅，等.用单目标跟踪改进多目标跟踪[C]//2021年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议论文集，2021:2453-2462。
[16] ZHOU X、WANG D、KR？HENBüHL P.将对象作为点[J]。arXiv:1904.078502019年。
[17] SRIGRAROM S，CHEW K H.用于检测和跟踪小型快速移动无人机的混合运动目标检测[C]//《2020年国际无人机系统会议论文集》，2020年：615-621。
[18] LI W，MU J，LIU G.带运动和外观提示的多目标跟踪[C]//2019 IEEE/CVF国际计算机视觉研讨会论文集，2019。
[19] BERGMANN P，MEINHARD T，LEAL-TAIXE L.《无钟声跟踪》[C]//2019 IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集，2019:941-951。
[20] 韩斯，黄平，王辉，等.运动软件多目标跟踪[J]。神经计算，2022，476:75-86。
[21]王S，韩瑞，冯伟，等.可穿戴相机在非特定覆盖范围内的多人跟踪[C]//2021年IEEE声学、语音和信号处理国际会议论文集，2021:22004-2204。
[22]AHARON N，ORFAIG R，BOBROVSKY B Z.BoT-SORT：鲁棒关联多领域跟踪[J]。arXiv:2206。14651, 2022.
[23]MUR-ARTAL R，TARDóS J D.ORB-SLAM2:用于单目、立体和RGB-D相机的开源SLAM系统[J]。IEEE机器人学报，2017，33（5）：1255-1262。
[24]CAMPOS C，ELVIRA R，RODRíGUEZ J G，et al.ORB-SLAM3:一个准确的开放源码库，用于视觉、视觉-惯性和多映射SLAM[J]。IEEE机器人学报，2021，37（6）：1874-1890。
[25]HYUN J，KANG M，WEE D，等.稀疏图跟踪器在线多目标跟踪中的检测恢复[J]。arXiv:2205.009682022。
[26]BRASóG，LEAL-TAIXéL.学习多目标跟踪的神经求解器[C]//2020 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，2020：6247-6257。
[27]CHU P，FAN H，TAN C C，et al.基于实例软件跟踪器和动态模型刷新的在线多目标跟踪[C]//2019年IEEE计算机视觉应用冬季会议论文集，2019:161-170。
[28]米兰A，LEAL-TAIXéL，REID I，等.MOT16:多目标跟踪基准[J]。arXiv:1603.008312016年。
[29]FISCHLER M A，BOLLES R C.随机样本共识：图像分析和自动制图应用的模型拟合范式[J]。ACM通讯，1981，24（6）：381-395。
[30]BAY H，TUYTELARS T，GOOL L V.SURF：加速强大功能[C]//第九届欧洲计算机视觉会议论文集。柏林，海德堡：施普林格，2006:404-417。
[31]LUITEN J，OSEP A，DENDORFER P，et al.HOTA:评估多目标跟踪的高阶度量[J]。国际计算机视觉杂志，2021，129（2）：548-578。
[32]BERNARDIN K，STIEFELHAGEN R.评估多目标跟踪性能：明确的MOT指标[J]。《EURASIP图像和视频处理杂志》，2008年。内政部：10.1155/2008/246309。
[33]KUHN H W.赋值问题的匈牙利方法[J]。《海军研究后勤季刊》，1955年，2（1/2）：83-97。
[34]CHU Q，OUYANG W，LIU B，et al.DASOT：一个集成数据关联和单目标跟踪的统一框架，用于在线多目标跟踪[C]//第34届AAAI人工智能会议论文集，2020：10672-10679。
[35]CHU P，LING H.FAMNet:在线多目标跟踪的特征、亲和力和多维分配联合学习[C]//2019 IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集，2019:6172-6181。
[36]何毅，魏旭，洪旭，等.同数量谐波多目标跟踪[J]。IEEE图像处理汇刊，2022，31:2201-2215。
[37]DAI P，WENG R，CHOI W，et al.学习多目标跟踪的提案分类器[C]//2021 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，2021:2443-2452。
[38]STADLER D，BEYERE J.带集群的多步行跟踪[C]//2021年IEEE第17届高级视频和信号监控国际会议论文集，2021:1-10。

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