基于运动模型和数据关联的多目标跟踪

摘要

在多目标跟踪的拥挤场景中,目标之间的相互遮挡以及目标外观变化,给多目标跟踪中的目标位置预测和数据关联带来了很大的挑战.利用卡尔曼滤波算法建模目标运动模型对目标轨迹进行预测,能够有效缓解目标外观变化的影响.数据关联是多目标跟踪中的重要组成部分,为此,设计了一种相关性网络来处理多目标跟踪中的数据关联.实验结果证明:利用运动模型在跟踪速度上可以实现实时的跟踪效果,设计的相关性网络有效提升了跟踪器的跟踪精度.