一种基于多特征融合增强的行人多目标跟踪算法

摘要

本发明公开了一种基于多特征融合增强的行人多目标跟踪算法，该算法将特征提取、目标检测、数据关联三大模块集成于一个网络架构。本算法首先通过以连续两帧作为一个链节点作为输入，为了对resnet50骨干网进行加强，将传统卷积替换为Inception卷积，增强特征提取网络的感受野；为了增强对目标形变的适应性，将提取的特征经过加权双向金字塔融合处理，对重要的特征信息进行更多地关注；为了让网络对拥挤场景下的行人目标进行更好地处理，通过加入上下文敏感预测模块到网络中，将更宽和更深的卷积预测模块放置在具有不同步长层的顶部来对信息进行增强；最后回归出相邻帧中的相同目标边界框对并在公共帧中进行相似度对比，使用IOU匹配来进行数据关联，输出跟踪轨迹。本发明算法提高了多目标跟踪的精度，可满足视频监控领域对行人目标跟踪的需求。