重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(4) ：143-152.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.04.018

目标关联学习的端到端多目标检测与跟踪联合方法

An object association with end-to-end multi-object tracking-by-detection method

冯欣 殷一皓 吴浩铭 石美凤
重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(4) ：143-152.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.04.018
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

目标关联学习的端到端多目标检测与跟踪联合方法

An object association with end-to-end multi-object tracking-by-detection method

冯欣 1殷一皓 1吴浩铭 1石美凤1
扫码查看

作者信息

  • 1. 重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆 400054
  • 折叠

摘要

在目前的多目标跟踪方法中,基于tracking-by-detection框架的跟踪方法因其较高的准确性而成为目前最主流的跟踪方法.该类方法通常采用独立的目标检测、特征提取和跟踪方法实现多目标跟踪,但这种多阶段的目标检测与跟踪方法效率低,不适合实时的应用场景.针对上述问题,提出了一种基于目标关联学习的端到端目标检测与跟踪方法,通过使用单一网络同时实现目标检测与层间特征融合的可区分特征提取,并采用目标关联网络学习目标间的特征关联性,端到端地实现多目标跟踪结果.实验结果表明:在MOT17数据集上,该方法的多目标跟踪综合准确度指标MOTA达到65.2,整体的预测速度达到9帧/s,比现有先进的多目标跟踪算法在速度和精度上都有明显提升,是一个可满足实际应用的高效目标检测和跟踪方法.

关键词

端到端/关联学习/目标检测/目标跟踪

引用本文复制引用

基金项目

教育部人文社会科学研究青年项目(17YJCZH043)

重庆市基础研究与前沿探索项目(Cstc2018jcyjAX0287)

重庆市技术创新与应用发展重点项目(Cstc2021jscx-dxwtBX0018)

出版年

2022
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量1
参考文献量5
段落导航相关论文