【摘 要】
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随着计算机视觉的快速发展,目标跟踪技术在民用和军事等领域得到了广泛地应用,成为当前研究的热门方向。在跟踪任务中,存在着众多的挑战,比如目标遮挡、暂离视场、光照变化、目标形变等,往往造成跟踪任务失败。因此,提升跟踪器应对复杂状况的性能,优化跟踪策略,提高单目标乃至多目标跟踪准确性,具有很高的研究价值。本文针对上述问题开展研究,主要的研究工作分为两个部分:（1）提出基于区域相似性匹配的目标跟踪算法Si
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随着计算机视觉的快速发展,目标跟踪技术在民用和军事等领域得到了广泛地应用,成为当前研究的热门方向。在跟踪任务中,存在着众多的挑战,比如目标遮挡、暂离视场、光照变化、目标形变等,往往造成跟踪任务失败。因此,提升跟踪器应对复杂状况的性能,优化跟踪策略,提高单目标乃至多目标跟踪准确性,具有很高的研究价值。本文针对上述问题开展研究,主要的研究工作分为两个部分:（1）提出基于区域相似性匹配的目标跟踪算法SiamMeta。针对长时间跟踪任务的目标姿态变化问题,将孪生网络算法单一模板升级成多模板,丰富目标特征;针对目标遮挡、暂离视场等挑战,改变互相关计算方式,将整体特征匹配改为“单元”特征匹配,找到未被遮挡部分;针对“单元”匹配框飘忽问题,采用一种新的锚框回归方式,能更准确的回归到目标框;针对快速移动、运动模糊等问题,引入光流辅助系统,通过光流图区分目标与背景,从而修正预测框。经过OTB2013、OTB2015等数据集验证,本算法在多项指标上超越原始算法。（2）基于Deepsort多目标跟踪算法框架,提出KCF-deepsort与SM-deepsort多目标跟踪算法。KCF-deepsort将预测模块由经典卡尔曼滤波算法升级成实时更新跟踪器的KCF跟踪算法,借助KCF提升预测精准度;SM-deepsort采用本文提出的基于深度学习不更新模板的SiamMeta作为预测模块,结合孪生网络优化数据关联模块。分析在多目标跟踪任务中是否应该更新模板,在CityFlow跨摄像头公共数据集与机载数据集上分别对上诉两种算法进行实验。结果表明,采用不更新模板的Siam Meta作为预测模块的SM-deepsort在应对目标遮挡、暂离视场、光照变化等复杂状况时相较于更新模板的KCF-deepsort表现更优。
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