【摘 要】
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行人目标跟踪技术是计算机视觉一个重要的研究领域,在无人驾驶、智能监控、智能交通等方面都有重要应用,近年来受到广泛的关注。虽然国内外已经提出了许多跟踪方法,但是由于跟踪场景的复杂性,存在遮挡、背景相似物干扰、目标出视野等情况,现有的算法对于一些复杂场景下的行人目标难以实现有效的跟踪。本文基于深度学习判别式在线更新跟踪算法模型,针对跟踪器在行人跟踪过程中遇到的背景干扰、行人间遮挡以及出视野状况所带来的
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行人目标跟踪技术是计算机视觉一个重要的研究领域,在无人驾驶、智能监控、智能交通等方面都有重要应用,近年来受到广泛的关注。虽然国内外已经提出了许多跟踪方法,但是由于跟踪场景的复杂性,存在遮挡、背景相似物干扰、目标出视野等情况,现有的算法对于一些复杂场景下的行人目标难以实现有效的跟踪。本文基于深度学习判别式在线更新跟踪算法模型,针对跟踪器在行人跟踪过程中遇到的背景干扰、行人间遮挡以及出视野状况所带来的漂移、丢失以及跟踪不精确等问题,进行了深入的分析实验,积极探索并提出了改进方案,从而提高了跟踪模型的精度和鲁棒性。本文的主要研究工作如下:（1）针对跟踪模型由于遮挡、背景中相似物干扰问题带来的漂移和跟踪不精确的问题,基于判别式在线更新的跟踪模型,提出了一种融合行人特性的深度判别式行人单目标跟踪算法。在分类任务中,提出激励和抑制损失提高分类器对目标和背景相似物的判别能力;根据当前场景的复杂性,在不同场景定义不同跟踪状态,对分类滤波器采取不同的在线更新策略增加分类器的判别能力;结合行人运动过程中的固有特性修正目标的粗略位置。在回归任务中根据行人特性增添候选边界框减小误差累积。通过上述改进方法使得跟踪模型在跟踪过程之中能够有效的判别目标和背景,在跟踪过程中保持鲁棒和高效。（2）针对复杂场景中行人之间相互遮挡、目标行人出视野所造成的目标行人丢失问题,提出了一种跨视图场景匹配行人单目标跟踪算法。通过引入同一场景下顶视图的信息,进行跨视图空间匹配,即将水平视图和顶视图同一行人目标的空间位置进行匹配,再结合顶视图的视频序列同一目标的跟踪信息,在顶视图行人目标空间信息的指导下对水平视图目标行人进行有效的预测跟踪。通过上述跟踪方法可以有效的解决部分水平视图中行人遮挡和出视野问题。
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