一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法

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一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法

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基于检测的多目标跟踪算法综述

基于检测的多目标跟踪算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）算法在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域的应用日益广泛。

多目标跟踪算法旨在从视频序列中准确地识别并持续跟踪多个目标对象，为上层应用提供稳定、连续的目标状态信息。

本文旨在对基于检测的多目标跟踪算法进行全面的综述，分析各类算法的优势与不足，并探讨未来的发展趋势。

本文将介绍多目标跟踪算法的研究背景与意义，阐述其在各个领域的应用价值。

本文将对基于检测的多目标跟踪算法进行详细的分类和介绍，包括基于滤波的方法、基于数据关联的方法、基于深度学习的方法等。

对于每类算法，本文将分析其基本原理、实现步骤以及优缺点，并通过实验数据对其性能进行评估。

本文还将讨论多目标跟踪算法面临的挑战，如目标遮挡、目标丢失、场景变化等问题，并探讨相应的解决方案。

本文将展望多目标跟踪算法的未来发展趋势，提出可能的研究方向和应用前景。

通过本文的综述，读者可以全面了解基于检测的多目标跟踪算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和应用提供有益的参考。

二、基于检测的多目标跟踪算法的基本原理基于检测的多目标跟踪算法（Detection-Based Multi-Object Tracking，DBT）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

其主要原理是将目标检测和目标跟踪两个任务结合起来，通过利用目标检测算法提供的目标位置信息，实现多目标在连续视频帧中的持续跟踪。

目标检测：通过目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）在每一帧图像中检测出所有感兴趣的目标，并获取它们的位置信息（如边界框）。

特征提取：对于每个检测到的目标，提取其视觉特征（如颜色、纹理、形状等）或运动特征（如速度、加速度等），以便在后续的跟踪过程中进行匹配和识别。

数据关联：在连续的视频帧中，通过数据关联算法（如匈牙利算法、Joint Probabilistic Data Association等）将当前帧中的目标与前一帧中的目标进行匹配，形成目标的轨迹。

基于运动检测与运动搜索的多目标跟踪

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第３４卷第１期９
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２００８年１０月
Ｏｃｏｂｒ２Ｏ８ｔｅＯ
Ｎｏ．９１
ＣｏｐｕｅｍｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｉｅｉ
人工智能及识别技术・

多目标跟踪算法

多目标跟踪算法多目标跟踪算法是计算机视觉领域中一项重要的研究任务，它的目标是在视频序列中同时跟踪多个目标。

本文将介绍一种基于深度学习的多目标跟踪算法。

该算法的主要步骤如下：1.目标检测：首先，使用卷积神经网络（CNN）对视频帧进行目标检测。

CNN可以提取图像特征，识别图像中的目标物体。

常用的CNN架构有Faster R-CNN、YOLO等。

2.目标特征提取：对于每一个被检测到的目标，通过CNN提取其特征表示。

这些特征可以包括目标的外观、形状、运动等信息。

3.目标关联：根据目标的特征，使用关联算法来建立当前帧和前一帧之间的目标关联。

常用的关联算法有卡尔曼滤波、匈牙利算法等。

如果一个目标在两帧中都被检测到且满足一定的相似度阈值，则认为它们是同一个目标。

4.目标轨迹估计：根据目标的关联关系，使用轨迹估计算法来预测目标在未来的位置。

常用的轨迹估计算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。

通过预测目标的轨迹，可以实现对目标的跟踪。

5.目标更新：在每一帧中，根据新检测到的目标和通过轨迹估计算法预测的目标位置，更新目标的状态。

这种多目标跟踪算法基于深度学习的目标检测和特征提取实现了对视频序列中多个目标的准确跟踪。

同时，通过目标关联和轨迹估计算法，可以解决目标在视频中的跳跃和遮挡等问题。

这种算法在实际应用中具有广泛的应用前景，例如视频监控、自动驾驶等领域。

需要注意的是，多目标跟踪算法仍然存在许多挑战，例如目标遮挡、目标外观变化等。

未来的研究方向包括进一步提升目标检测和特征提取的准确性，改进目标关联和轨迹估计算法的效果，以及开发更加高效的实时多目标跟踪算法。

多目标追踪算法

多目标追踪算法多目标追踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，其目标是利用视频流中的信息，对其中的多个目标进行实时的跟踪和定位。

多目标追踪算法的研究有助于实现一些实际应用，如视频监控、人体行为分析等。

常见的多目标追踪算法可以分为两类：基于外观特征和基于运动特征。

基于外观特征的算法使用目标的外观信息（如颜色、纹理等）来进行跟踪。

这种方法的优点是对目标形状和尺寸的变化较为鲁棒，但对于目标之间外观相似或遮挡情况下的区分较为困难。

基于运动特征的算法则利用目标在视频帧中的运动信息进行跟踪。

这种方法对目标之间的外观相似问题较为鲁棒，但对目标形状和尺寸的变化比较敏感。

一种常见的多目标追踪算法是卡尔曼滤波器。

卡尔曼滤波器通过建立目标运动模型和观测模型，并利用观测信息进行目标状态估计和预测。

该算法最初用于航空航天领域，其优点是速度快、精度高，适用于目标运动模型线性且噪声满足高斯分布的情况。

另一种常见的多目标追踪算法是粒子滤波器。

粒子滤波器利用一组粒子来表示目标的位置状态，通过不断更新和重采样来准确估计目标位置。

粒子滤波器对目标的形状和尺寸变化比较敏感，适用于非线性运动模型和非高斯噪声的情况。

目前，多目标追踪算法的研究重点主要集中在提高目标跟踪的准确性和实时性。

一种常见的解决方法是结合多个特征进行目标跟踪，如外观特征、运动特征、深度特征等。

利用多个特征可以提高目标的鉴别度，提高跟踪的准确性。

此外，还可以使用多种滤波器进行目标跟踪，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等，将它们进行融合，提高跟踪的实时性。

在未来，多目标追踪算法还有许多值得研究的方向。

例如，如何提高目标跟踪算法对于目标尺寸和形状变化的适应能力，如何对目标目标之间的关系进行建模，如何提高算法的鲁棒性等。

这些问题的解决将进一步推动多目标追踪算法的发展，并有助于解决实际应用中面临的挑战。

《2024年交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文

《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在日益复杂的交通场景中，准确而快速地检测与跟踪车辆及行人已成为一个重要而紧迫的研究课题。

这项任务对于智能交通系统、自动驾驶汽车、监控和安全系统等领域具有重要意义。

本文将详细探讨交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法的研究现状及进展。

二、研究背景与意义随着科技的发展，多目标检测与跟踪技术在交通领域的应用越来越广泛。

该技术能够实时监测交通场景中的车辆和行人，为自动驾驶汽车、智能交通管理系统等提供关键信息。

同时，该技术对于提高道路交通安全、减少交通事故具有重要意义。

因此，研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法具有重要的理论价值和实际应用价值。

三、相关技术研究现状（一）目标检测算法目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容，其目的是在图像或视频中识别出感兴趣的目标。

目前，常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法和传统特征提取方法。

其中，基于深度学习的目标检测算法在交通场景下的多目标检测中表现出较好的性能。

（二）多目标跟踪算法多目标跟踪算法主要用于在连续的图像帧中跟踪多个目标。

常见的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。

这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体场景选择合适的算法。

四、车辆行人多目标检测与跟踪算法研究（一）算法设计思路在交通场景下，车辆行人多目标检测与跟踪算法的设计需要考虑多个因素，如目标的实时性、准确性、鲁棒性等。

首先，通过使用深度学习技术进行目标检测，提取出交通场景中的车辆和行人。

然后，利用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，以实现目标的持续监控。

最后，将检测与跟踪结果进行融合，输出最终的检测与跟踪结果。

（二）算法实现过程1. 数据预处理：对原始图像进行去噪、增强等处理，以便更好地提取目标特征。

2. 目标检测：利用深度学习技术对预处理后的图像进行目标检测，提取出车辆和行人等感兴趣的目标。

3. 多目标跟踪：使用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，记录每个目标的运动轨迹。

改进YOLOX-Tiny与DeepSort相结合的多目标跟踪算法

改进YOLOX-Tiny与DeepSort相结合的多目标跟踪算法改进YOLOX-Tiny与DeepSort相结合的多目标跟踪算法引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它在人脸识别、视频监控等应用场景中具有广泛的应用价值。

然而，由于目标检测与目标跟踪算法的局限性，现有的多目标跟踪算法仍然存在一些挑战，例如在复杂场景下目标遮挡、尺度变化和形变等问题。

为了克服这些问题，本文提出了一种改进的YOLOX-Tiny与DeepSort相结合的多目标跟踪算法。

一、相关工作目标检测与跟踪是目标跟踪算法中的两个关键步骤。

YOLOX是一种经典的目标检测算法，它采用了骨干网和特征金字塔网络来提取图像中的特征，并通过多尺度预测来实现目标检测。

DeepSort是一种经典的目标跟踪算法，它通过结合卷积神经网络和卡尔曼滤波器来实现目标的准确跟踪。

然而，传统的YOLOX与DeepSort相结合的多目标跟踪算法在一些复杂场景下仍然存在一些问题，例如对目标遮挡和尺度变化的适应性较差。

二、算法改进为了提高目标跟踪的性能，我们对YOLOX-Tiny和DeepSort进行了一系列改进。

首先，我们使用了一个更加高效的目标检测模型，即YOLOX-Tiny，以降低目标检测的计算复杂度。

其次，我们引入了注意力机制来提高目标检测的准确性。

我们将注意力机制应用于特征提取网络中，通过学习目标区域的空间注意力权重，以提高目标检测的精度和鲁棒性。

此外，我们还引入了一个尺度自适应模块，用于自动适应目标尺度的变化。

在目标跟踪方面，我们对DeepSort进行了一些改进。

首先，我们加入了一个实例重识别模块，用于解决在目标遮挡或者形变的情况下目标丢失的问题。

该模块通过学习目标的视觉特征，并将其与历史目标特征进行匹配，从而实现目标的持续跟踪。

其次，我们引入了一个相邻关系建模模块，用于建模目标的时空关系。

通过学习目标的运动特征和相对位置信息，我们可以更准确地预测目标的下一帧位置。

多目标追踪实验范式

多目标追踪实验范式多目标追踪实验范式是一种研究人类视觉系统的常用方法，它可以帮助我们了解人类是如何同时关注和追踪多个目标的。

在这个实验中，研究人员会要求参与者观看一系列移动目标，并要求他们在其中选择一个或多个目标进行追踪。

通过观察参与者的行为和反应时间，研究人员可以揭示人类视觉系统的工作原理。

在实验开始时，参与者会被要求注视屏幕中央的一个固定点。

然后，一些目标会在屏幕上随机出现并开始移动。

这些目标可能是各种各样的，比如圆形、方形、颜色不同的形状等。

参与者的任务是选择一个或多个目标，并在它们移动时将注意力集中在这些目标上。

在实验进行过程中，研究人员会记录参与者的眼动数据和反应时间。

眼动数据可以告诉研究人员参与者在何时和如何转移他们的注意力，而反应时间可以揭示参与者处理目标的速度。

通过分析这些数据，研究人员可以了解人类视觉系统在多目标追踪任务中的表现和策略。

多目标追踪实验范式的应用非常广泛。

它可以帮助我们理解驾驶员在驾驶过程中如何同时关注多个道路目标，从而提高交通安全性。

此外，它还可以应用于设计界面和虚拟现实系统，以提高用户体验和使用效率。

虽然多目标追踪实验范式非常有用，但也存在一些挑战和限制。

例如，参与者的注意力资源是有限的，当目标数量增加时，他们可能会出现分散注意力的现象。

此外，不同的参与者可能会采用不同的策略来处理多目标追踪任务，这使得研究人员很难得出一致的结论。

多目标追踪实验范式是一种有助于研究人类视觉系统的重要方法。

通过了解人类在多目标追踪任务中的表现和策略，我们可以更好地设计界面、提高交通安全性，并改善虚拟现实系统的用户体验。

OMC框架下的行人多目标跟踪算法研究

OMC框架下的行人多目标跟踪算法研究随着计算机视觉的不断发展，人们对于行人多目标跟踪算法的需求日益增加。

在复杂的环境下，准确地跟踪行人在视频中的位置和动作，对于安防监控、智能交通系统等领域至关重要。

而OMC（OnlineMulti-person Tracking and Counting）框架作为一种多目标跟踪算法，极大地提升了行人目标跟踪的准确性和实时性。

OMC框架最初提出于2012年，最初是一种用于室内场景的行人跟踪方法。

随着研究的深入，OMC框架逐渐被应用于室外环境的行人进行跟踪。

OMC框架的核心思想是通过联合学习目标检测和目标跟踪的方法，实现对行人在视频中的准确定位。

在OMC框架下，算法主要包括三个步骤：目标检测、数据关联和轨迹预测。

首先，目标检测是OMC框架中的第一步。

在目标检测阶段，算法会对视频图像进行分析，提取出行人目标的位置和特征信息。

目标检测可以使用传统的图像处理技术，如Haar特征和HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）进行目标检测。

目标检测的准确性直接影响了后续数据关联和轨迹预测的性能。

接下来是数据关联。

数据关联的目的是将目标检测得到的行人目标进行匹配和关联。

在OMC框架中，通常使用关联滤波器（Filtering）和关联匹配（Matching）两个主要方法来实现数据关联。

关联滤波器通过利用先验知识和观测数据，对行人目标进行状态估计，从而实现对目标的跟踪。

关联匹配则是通过比较目标检测结果和已有跟踪目标的特征，来确定哪些目标是同一行人的。

最后是轨迹预测。

在行人目标跟踪中，轨迹预测是非常重要的一步。

通过对行人目标的历史轨迹进行分析和学习，可以预测行人的未来位置和运动。

常用的轨迹预测方法包括卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和粒子滤波器（Particle Filter）。

这些方法通过对目标的状态进行估计和预测，提高了对行人目标的准确性和鲁棒性。

基于多目标跟踪的行人行为分析算法研究

基于多目标跟踪的行人行为分析算法研究引言随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域中得到了广泛应用。

而在计算机视觉领域中，行人行为分析一直是研究的热点之一。

行人行为分析有助于实时监控和理解行人的行为，并进一步应用于视频监控、智能交通系统等领域。

本文主要关注基于多目标跟踪的行人行为分析算法，并对该算法进行研究。

一、行人行为分析算法的研究现状行人行为分析算法的研究可以分为两个方面：目标检测和目标跟踪。

目标检测是指在图像或视频中准确地定位和识别出行人目标。

而目标跟踪则是指在实时视频序列中对目标进行追踪，以分析其行为模式。

目前，常用的目标检测算法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等；而目标跟踪算法则包括基于卡尔曼滤波器的跟踪方法、基于神经网络的跟踪方法等。

二、基于多目标跟踪的行人行为分析算法原理基于多目标跟踪的行人行为分析算法的原理主要包括目标检测、目标跟踪和行为分析三个步骤。

1. 目标检测目标检测旨在从图像或视频中准确地定位和识别出行人目标。

可以使用传统的特征提取和分类器的方法，如Haar特征和级联分类器，也可以使用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）等。

通过目标检测，可以得到每一帧中行人目标的位置和姿态信息，为后续的目标跟踪提供基础。

2. 目标跟踪目标跟踪旨在在实时视频序列中对目标进行追踪，以分析其行为模式。

常用的目标跟踪方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于特征的方法通过采集目标的外观特征，如颜色、纹理等，并使用卡尔曼滤波器等技术对目标进行跟踪。

而基于深度学习的方法则通过训练神经网络模型，对目标进行跟踪。

这些方法通过将当前帧中检测到的行人目标与之前帧中的目标进行匹配，从而实现目标的连续追踪。

3. 行为分析行为分析是对目标跟踪结果进行进一步的分析，以提取行人的行为模式和动态信息。

行为分析可以通过计算行人的移动速度、加速度、路径和运动轨迹等特征来实现。

常用的行为分析方法包括运动轨迹分析、运动模式分类等。

基于深度学习的行人再识别与多目标跟踪

基于深度学习的行人再识别与多目标跟踪行人再识别和多目标跟踪是计算机视觉领域中的热门研究方向，其在视频监控、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

基于深度学习的方法在这两个任务中取得了很多重要的突破和成果。

本文将分别介绍基于深度学习的行人再识别和多目标跟踪的方法及其应用。

一、基于深度学习的行人再识别行人再识别是指通过计算机视觉技术在不同的监控摄像头中准确地识别和匹配同一个行人。

传统的行人再识别方法主要是基于手工设计的特征表示和浅层的机器学习算法，然而这些方法在复杂场景下效果不佳。

近年来，基于深度学习的行人再识别方法得到了快速的发展。

基于深度学习的行人再识别方法主要包括特征提取和相似度计算两个步骤。

特征提取使用卷积神经网络（CNN）结构，通过对行人图像进行特征学习，将行人的外貌特征转化为固定长度的向量表示。

一般来说，较好的特征提取网络具有较深的网络结构，如ResNet和GoogLeNet等。

相似度计算主要是通过计算两个向量之间的距离或相似度得到最终的匹配结果。

在行人再识别中，数据集的质量和规模对算法的性能至关重要。

因此，构建大规模、高质量的行人数据集成为了研究的关键。

一些常用的行人再识别数据集如Market-1501和DukeMTMC-ReID等，它们包含了大量的行人样本和对应摄像头的标注信息。

此外，为了解决行人再识别中的问题，研究者们提出了各种改进算法和技术。

例如，通过引入注意力机制，可以使网络更加关注行人图像中的关键部分；通过生成对抗网络（GAN）来进行特征生成，可以提升模型的鲁棒性和泛化能力。

这些技术的引入进一步拓宽了基于深度学习的行人再识别方法的应用范围。

二、基于深度学习的多目标跟踪多目标跟踪是指在视频序列中同时追踪多个目标，并对其进行连续的定位和轨迹预测。

基于深度学习的多目标跟踪方法最大的优势在于其对目标的端到端学习和特征表达能力。

在多目标跟踪中，主要有两个关键问题需要解决，即目标检测和目标关联。

《基于重识别的行人多目标跟踪系统研究与实现》

《基于重识别的行人多目标跟踪系统研究与实现》一、引言在智能化社会进程中，多目标跟踪系统成为了重要的技术研究方向，特别是在人流密集的公共场所如购物中心、公园和车站等，它能够帮助人们快速识别、追踪并定位目标人物。

而基于重识别的行人多目标跟踪系统则更是集成了计算机视觉、图像处理和深度学习等多项技术，实现了对行人的精准跟踪与识别。

本文将详细介绍基于重识别的行人多目标跟踪系统的研究与实现过程。

二、系统概述基于重识别的行人多目标跟踪系统主要由以下几个部分组成：图像采集模块、行人检测模块、特征提取模块、多目标跟踪模块和后端处理模块。

图像采集模块通过高清摄像头等设备捕捉现场视频，将原始数据传递给后续模块；行人检测模块则对视频中的人体进行识别和检测；特征提取模块通过深度学习等技术对行人的特征进行提取；多目标跟踪模块根据特征进行匹配和跟踪；后端处理模块则负责将数据以可视化形式呈现给用户。

三、关键技术研究1. 行人检测技术行人检测是整个系统的关键环节。

当前，深度学习在行人检测领域得到了广泛应用，其中基于卷积神经网络的模型在性能上表现出色。

我们采用了一种基于YOLOv4算法的行人检测方法，该算法在保证准确性的同时，提高了检测速度。

2. 特征提取与重识别特征提取是行人多目标跟踪系统中的另一个重要环节。

为了确保准确跟踪和识别行人，我们采用了基于深度学习的特征提取方法，并采用余弦相似度等方法对行人的特征进行度量。

此外，我们还通过引入重识别技术，提高了对不同视角、不同光照条件下的行人特征的识别能力。

3. 多目标跟踪算法多目标跟踪算法是实现多目标跟踪系统的核心。

我们采用了基于匈牙利算法的关联算法，该算法能够根据特征匹配结果对行人进行准确的关联和跟踪。

同时，我们还引入了数据关联与融合算法，进一步提高了多目标跟踪的准确性和鲁棒性。

四、系统实现与性能分析基于四、系统实现与性能分析基于上述的行人检测技术、特征提取与重识别技术以及多目标跟踪算法，我们成功地构建了一个行人多目标跟踪系统。

《基于重识别的行人多目标跟踪系统研究与实现》

《基于重识别的行人多目标跟踪系统研究与实现》一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，行人多目标跟踪系统在智能监控、人机交互等领域中得到了广泛的应用。

行人多目标跟踪作为智能视频分析的重要组成部分，对城市安全管理、智能交通等应用具有重要意义。

而基于重识别的行人多目标跟踪系统则进一步提升了跟踪的准确性和稳定性，本文将围绕这一主题进行深入研究与实现。

二、行人多目标跟踪系统概述行人多目标跟踪系统是指在复杂的动态场景中，对多个行人目标进行实时检测、跟踪与行为分析的智能系统。

传统的多目标跟踪系统主要通过检测算法获取行人的位置信息，再利用数据关联算法对行人进行跟踪。

然而，在复杂场景下，由于光照变化、遮挡、背景干扰等因素的影响，传统的跟踪方法往往难以达到理想的跟踪效果。

因此，引入重识别技术是提高行人多目标跟踪准确性的重要途径。

三、基于重识别的行人多目标跟踪系统原理基于重识别的行人多目标跟踪系统主要利用深度学习技术，通过训练模型学习行人的特征表示，并在不同视角、不同光照条件下对行人进行识别和匹配。

该系统首先通过行人检测算法获取行人的初步位置信息，然后利用特征提取网络对行人进行特征提取，将提取到的特征存储到特征数据库中。

在后续的跟踪过程中，系统通过与特征数据库中的特征进行匹配，实现行人的准确跟踪。

四、系统实现1. 数据集准备：首先需要准备大量的行人图像数据集，包括不同视角、不同光照条件下的行人图像。

同时，需要对数据集进行标注，以便训练和评估模型的性能。

2. 模型训练：采用深度学习技术，使用卷积神经网络等算法对模型进行训练。

在训练过程中，需要不断调整模型的参数，以优化模型的性能。

3. 特征提取与匹配：在获得行人的初步位置信息后，利用训练好的模型对行人进行特征提取。

将提取到的特征与特征数据库中的特征进行匹配，以实现行人的准确跟踪。

4. 系统优化：针对复杂场景下的干扰因素，如光照变化、遮挡等，需要对系统进行优化。

可以通过改进模型结构、引入其他算法等方式提高系统的鲁棒性和准确性。

《2024年交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文

《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的快速发展，交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪技术成为了研究的热点。

该技术能够有效地对交通场景中的车辆和行人进行实时检测和跟踪，为智能交通系统提供重要的信息支持。

本文将针对交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法进行研究，分析其原理、方法及存在的问题，并提出相应的解决方案。

二、多目标检测与跟踪算法概述多目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的重要研究内容，主要用于对交通场景中的目标进行实时检测和跟踪。

该算法主要通过图像处理技术，对交通场景中的车辆和行人进行识别和定位，然后利用相关算法实现目标的跟踪。

在交通场景中，多目标检测与跟踪算法能够有效地提高交通安全、缓解交通拥堵、优化交通流等。

三、车辆行人多目标检测算法研究车辆行人多目标检测是多目标检测与跟踪算法的重要组成部分。

目前，常用的车辆行人多目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法和基于传统计算机视觉的目标检测算法。

其中，基于深度学习的目标检测算法在准确性和实时性方面具有较大的优势。

在车辆行人多目标检测中，常用的深度学习算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。

这些算法通过卷积神经网络对图像进行特征提取和目标定位，从而实现多目标的检测。

在实际应用中，这些算法需要针对不同的交通场景进行优化和调整，以提高检测的准确性和实时性。

四、车辆行人多目标跟踪算法研究车辆行人多目标跟踪是多目标检测与跟踪算法的另一重要组成部分。

该算法主要通过分析目标的运动轨迹和特征信息，实现目标的跟踪。

目前，常用的车辆行人多目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的跟踪算法、基于深度学习的跟踪算法等。

在基于深度学习的多目标跟踪算法中，通过利用深度神经网络对目标的特征进行学习和提取，再结合目标之间的时空关系，实现多目标的跟踪。

此外，一些算法还采用了数据关联技术，将检测和跟踪两个阶段结合起来，进一步提高多目标跟踪的准确性和实时性。

基于运动和外形度量的多目标行人跟踪

基于运动和外形度量的多目标行人跟踪花景培;陈昌红;干宗良;刘峰【期刊名称】《南京邮电大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(036)001【摘要】单目视觉的行人检测跟踪是计算机视觉领域研究的热点和难点之一.现有的检测跟踪算法对于遮挡情况的处理仍然不够理想,尤其是未经校正的缺少深度信息的单目场景.文中面向普通单目视频,针对行人的短暂遮挡情形,提出了一种基于运动外形信息融合的多目标行人跟踪方法.首先对视频序列中检测出的行人多目标提取其运动信息和外形信息,并根据信息的分布情况调整相应系数,将行人目标与各轨迹的距离度量融合为距离代价,构成代价矩阵,最终使用匈牙利算法实现任务分配,以此进行关联跟踪.PETS2009监控视频行人跟踪数据库的实验结果表明了文中算法对于行人目标短暂遮挡处理的可行性和有效性.【总页数】7页(P71-77)【作者】花景培;陈昌红;干宗良;刘峰【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于视频序列的行人多目标跟踪方法研究 [J], 岳昊;邵春福;赵熠;陈晓明2.一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法 [J], 邹薇;赵勋杰;李权;陆凯3.基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法 [J], 魏颖;徐楚翘;刁兆富;李伯群4.基于行人全局特征的多目标跟踪算法 [J], 周志锋;万旺根;王旭智5.面向多目标跟踪的密集行人群轨迹提取和运动语义感知 [J], 游峰;梁健中;曹水金;肖智豪;吴镇江;王海玮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

行人多目标跟踪算法

Pedestrian Multi-targetTrackingAlgorithm
ZHU Xinli1,CAIHua1,2,KOU Tingting1,DU Donghui1,SUNJunxi3
(1.SchoolofElectronicInformationandEngineering,ChangchunUniversityofScienceandTechnology, Changchun130022,China;2.ChangchunChinaOpticsScienceandTechnology Museum,Changchun130117,China;
多目标跟踪技术广泛应用于计算机视觉领域中的智能视频监控、自动驾驶和人机交互中 [1] .采用传统多目标跟踪方法进行目标跟踪,跟踪准确率和跟踪速率都较低,且很难适应较复杂的背景.在多
收稿日期 :2021-01-13. 第一作者简介:朱新丽(1994—),女,满族,硕士研究生,从事机器视觉和目标跟踪的研究,E-mail:2445777178@.通信作者简介:才华(1977—),男,汉族,博士,副教授,从事机器学习和模式识别的研究,E-mail:caihua@. 基金项目 :国家自然科学基金 (批准号 :11275046)和吉林省科技发展计划项目 (批准号 :20170203005GX).
(1.长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022;2.长春中国光学科学技术馆,长春 130117; 3.东北师范大学信息科学与技术学院,长春 130117)
摘要 :针对多目标跟踪中因目标遮挡而导致跟踪过程中身份交换频繁的问题 ,提出一种行人多目标跟踪算法.该算法首先使用 YOLOv4 作为检测器,检测出目标并确定检测框坐标, 利用扩展 Kalman滤波器对轨迹进行预测;然后用匈牙利算法作为数据关联模块,采用级联匹配方法将扩展 Kalman滤波预测的检测框与目标检测的检测框进行匹配,并将发生遮挡的目标加入轨迹异常修正算法;最后在数据集 MOT16 的测试集上进行实验.实验结果表明, 该算法取得了 56.5% 的跟踪准确度 ,且对遮挡现象效果良好 ,有效改进了对目标遮挡身份频繁切换以及遮挡引起的目标丢失的问题. 关键词:计算机视觉;多目标跟踪;YOLOv4;扩展 Kalman滤波中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:1671-5489(2021)05-1161-10