融合运动信息与表观信息的多目标跟踪算法

多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避。文中基于一种简单的在线跟踪方法,提出一种融合多类信息的算法,有效地提升了跟踪器的性能。模型关注于帧与帧之间的目标检测与数据关联问题,依赖于不同帧之间目标运动与表观的相似性,当目标丢失及存在遮挡时,融合多源信息减少相关的不确定性。同时,该算法在真实环境中可实现实时跟踪的性能。实验评估结果表明,提出的跟踪器在公开数据集上具有良好的性能,可以显著减少目标丢失率以及身份交换率。