行人时空图特征模型的多目标跟踪方法

摘要

针对计算机视觉领域中多目标跟踪任务，特别是行人因外观相似导致的身份ID频繁切换问题，提出一种新的行人时空图特征模型。通过构建帧间行人对象图和帧内行人对象图，整合了跨帧和同帧目标间的动态关系。引入图Transformer来提取这些图中的特征，并设计了前后帧目标边缘关系增强模块促进信息的跨帧传递与融合。提出一种优化的轨迹特征更新策略，不仅考虑目标外观特征的余弦相似性，还考虑特征向量模变化，以更全面地评估目标特征的一致性，尤其是在目标形状、大小或强度变化显著的情况下。通过这些方法，模型能更好地适应目标状态变化，减少跟踪过程中的错误匹配，提升多目标跟踪的准确性和稳定性。实验结果表明：所提算法在MOT16与MOT17数据集上的应用显著增强了行人目标特征的区分性，提高了多目标跟踪任务的精度。

关键词

计算机视觉 / 多目标跟踪 / 图Transformer / 对象图

基金资助

重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX0493); 重庆市技术创新与应用发展重点项目(cstc2021jscx-dxwtBX0018)