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基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法
文献摘要：
基于检测关联和深度学习的目标轨迹关联方法是计算机视觉领域的研究热点之一,但现有方法设计中缺乏有效的时空约束,且目标表观特征泛化能力不足,在目标朝向差异明显的情况下会发生识别错误,在目标轨迹关联时会导致频繁的ID切换和错误关联.针对该问题,提出了一种基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法.将行人朝向判别引入行人重识别中,提出了一种具有朝向约束力的行人重识别网络模型,提升了目标特征的表示能力.结合目标朝向、卡尔曼滤波得到的位置信息、重叠面积等时空特征,提出一种基于朝向约束的分层轨迹关联模型,得到单相机内的目标轨迹.在跨相机场景中,通过引入一种简单有效的双向竞争匹配机制,实现了目标轨迹的有效关联.实验结果表明:所提方法在MOT数据集上度量指标优于多种方法,能够减少频繁的ID交换,有效解决了相似目标相向而行时的错误关联;帧率达到19.6帧/s,能够满足近实时场景下的使用要求.
文献关键词：
轨迹关联;行人重识别;多目标跟踪;朝向约束;时空约束
中图分类号：
作者姓名：
艾明晶;单国志;刘鹏高;杨澎钢
作者机构：
北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室, 北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]艾明晶;单国志;刘鹏高;杨澎钢-.基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法)[J].北京航空航天大学学报,2022(06):957-967
A类：
朝向约束
B类：
识别特征,目标轨迹,轨迹关联,关联方法,联和,计算机视觉,方法设计,时空约束,表观特征,泛化能力,ID,入行,行人重识别,约束力,识别网络,目标特征,示能,卡尔曼滤波,位置信息,时空特征,关联模型,单相机,机内,匹配机制,MOT,度量指标,多种方法,相似目标,相向,帧率,近实时,使用要求,多目标跟踪
AB值：
0.315235
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