基于卷积注意力模块和无锚框检测网络的行人跟踪算法

摘要

针对多目标跟踪过程中遮挡严重时的目标身份切换、跟踪轨迹中断等问题,该文提出一种基于卷积注意力模块(CBAM)和无锚框(anchor-free)检测网络的行人跟踪算法。首先,在高分辨率特征提取网络HrnetV2的基础上,对stem阶段引入注意力机制,以提取更具表达力的特征,从而加强对重识别分支的训练;其次,为了提高算法的运算速度,使检测和重识别分支共享特征权重且并行运行,同时减少头网络的卷积通道数以降低参数运算量;最后,设定合适的参数对网络进行充分的训练,并使用多个测试集对算法进行测试。实验结果表明,该文算法相较于FairMOT在2DMOT15,MOT17,MOT20数据集上的精确度分别提升1.1%,1.1%,0.2%,速度分别提升0.82,0.88,0.41 fps;相较于其他几种主流算法拥有最少的目标身份切换次数。该文算法能够更好地适用于遮挡严重的场景,实时性也有所提高。