【摘 要】
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行人多目标跟踪技术在人工智能、无人驾驶、虚拟现实等领域占有重要地位,基于检测的行人多目标跟踪算法DeepSORT在工业上得到广泛地使用,该算法主要是对多个行人目标连续跟踪,并保持其ID不变。本文主要针对DeepSORT算法对行人外观特征提取能力的不足,提出改进措施,提高跟踪模型的鲁棒性,并提出基于DeepSORT跟踪算法的行人撞线计数法。文章主要从两个方面进行展开,首先对DeepSORT算法进行完
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行人多目标跟踪技术在人工智能、无人驾驶、虚拟现实等领域占有重要地位,基于检测的行人多目标跟踪算法DeepSORT在工业上得到广泛地使用,该算法主要是对多个行人目标连续跟踪,并保持其ID不变。本文主要针对DeepSORT算法对行人外观特征提取能力的不足,提出改进措施,提高跟踪模型的鲁棒性,并提出基于DeepSORT跟踪算法的行人撞线计数法。文章主要从两个方面进行展开,首先对DeepSORT算法进行完善提高跟踪的准确性,其次根据完善的DeepSORT算法展开对行人撞线计数算法介绍。本文的主要贡献如下:DeepSORT算法在行人跟踪过程中对行人表观特征信息描述不够充分,无法适应实际复杂场景的需要。为了提高DeepSORT算法的适用性和跟踪准确性,使其更具鲁棒性,通过改进DeepSORT算法中特征提取网络模块,提取多层金字塔特征,增加网络的残差层数,提高对特征提取的广度和深度,并在公共数据集MOT-16上进行验证,本文提出的基于多特征融合的特征提取网络,使DeepSORT算法的跟踪准确度提升4.1%。在使用IOU（Intersection over Union）距离度量时,当检测框和预测框无重叠时,IOU值恒为0,不能有效判断该检测框和预测轨迹框之间的权重值,同时当检测框和预测框之间重叠时,会出现具有相同的IOU距离值时,检测框和预测框具有不同的重叠方式,为了解决此问题,使用GIOU（Generalized Intersection over Union）距离度量代替DeepSORT算法中IOU距离度量,提高跟踪过程中精度,使MOTP达到81.9。为了解决人流密度统计问题,本文提出基于DeepSORT算法的行人撞线计数法,此方法首先利用检测算法,检测出行人目标的位置信息,然后结合DeepSORT算法,通过卡尔曼滤波算法对轨迹信息做出预测,完成对行人目标的跟踪,并保持ID（Identity）信息不变,根据目标的轨迹和ID信息,判断该目标通过计数线的方向和数量,此方法可以有效地计算从不同的方向通过计数线的行人数量。间接统计进入某一场所或通过某一路口的人数,达到跟踪计数的目的。
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