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摘要：本发明提供了一种融合轨迹关联技术的动态场景多目标跟踪方法，属于计算机视觉与人工智能技术领域。解决了现有技术在动态背景下处理复杂、多样且人群密集场景时行人跟踪能力不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、视频帧预处理与目标检测；S2、快速运动目标的跟踪优化；S3、轨迹链接与融合；S4、轨迹中断与碎片化的修复。本发明的有益效果为：本发明是为了提高复杂动态背景下的多目标行人的跟踪能力，通过采用先进的深度学习算法与计算机视觉技术，实现对行人特征的精准提取与追踪，为智能监控、自动驾驶等领域提供更为可靠的技术支持。
主权项：1.一种融合轨迹关联技术的动态场景多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、视频帧预处理与目标检测：给定的多目标跟踪MOT视频序列{Vt∈Rw×H×3}Tt＝1的每一帧图片Vt按顺序传输到Yolox进行目标检测，生成每一帧的边界框，同时将该帧图片Vt通过相机运动补偿模型来提高跟踪对摄像机运动的鲁棒性；S2、快速运动目标的跟踪优化：将目标检测到的检测框与跟踪框通过D-IoU匹配算法完成最佳匹配，算法通过扩展匹配空间，将原始的非重叠检测结果和轨迹之间构建时空相似性，弥补由于运动估计产生的匹配偏差，实现跨帧几何一致性，从而实现对快速运动目标的准确跟踪；S3、轨迹链接与融合：跟踪结果输入到轨迹链接融合模型TLFModel，满足一定时空距离的轨迹将被关联，以此将行人的短轨迹转变为完整的长轨迹；S4、轨迹中断与碎片化的修复：所有的轨迹通过多重加法回归算法MARI进行处理，算法通过积累预测结果并自适应地逼近基础真值轨迹，实现轨迹碎片的重连，从而实现目标遮挡和环境噪声干扰造成的轨迹中断和碎片化问题的跟踪。
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百度查询： 南通大学 一种融合轨迹关联技术的动态场景多目标跟踪方法
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