【摘 要】
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随着科技的发展,多目标跟踪的应用也在扩大,尤其是在视频监控的场景下,重点应用于一些安防、远程控制、医疗辅助等领域。但是视频监控下被检测跟踪的多是一些运动无法判定方向、外观特征也容易变化的对象,使得目前视频下对多目标的检测跟踪存在遮挡、错检、漏检的问题,其精度和稳定性能都无法达到视频监控的现实应用需要。于是本文对多目标的检测跟踪进行了研究,主要完成的工作如下:（1）针对检测网络的数据处理方式比较单一
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随着科技的发展,多目标跟踪的应用也在扩大,尤其是在视频监控的场景下,重点应用于一些安防、远程控制、医疗辅助等领域。但是视频监控下被检测跟踪的多是一些运动无法判定方向、外观特征也容易变化的对象,使得目前视频下对多目标的检测跟踪存在遮挡、错检、漏检的问题,其精度和稳定性能都无法达到视频监控的现实应用需要。于是本文对多目标的检测跟踪进行了研究,主要完成的工作如下:（1）针对检测网络的数据处理方式比较单一,在图像预处理部分采用图像自适应放缩技巧以及引入自适应锚框算法,可以在每次训练不同数据集的时候计算出最佳的锚框值;而且对图像进行切片操作实现下采样。（2）针对在检测网络中出现的遮挡以及检测精度不高的问题,以YOLOv4检测网络为基础,提出了三个策略进行改进。首先使用简单残差网络代替CSP1结构,并将SPP网络结构融入CSPNet结构中,构成C＿SPP＿P结构;其次,在Neck部分设计残差网络CSPNeck;最后在Backbone之后,Neck之前融合CBAM注意力结构,加强特征的提取与融合。实验结果表明,改进后的检测网络能保证检测速度,而且稳定性和精度都有所提高。（3）基于检测获取的目标对象,分别对其提取外观特征、运动特征和几何特征,提出融合三个特征的分层数据关联方法,降低了目标身份跳变过多的概率,并结合匈牙利算法进行轨迹连接,可以使得跨视频的轨迹以及被遮挡的轨迹成功连接。实验结果显示,分层的数据关联方式效果更佳,改进后的跟踪方法对长时间的遮挡、目标消失再出现的轨迹连接都有很好的效果。（4）基于以上所提的检测跟踪算法,搭建视频下多目标检测跟踪的系统并展示最终的跟踪效果。最后在实际的视频监控下进行了关于行人和车辆的流量统计。
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