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摘要：一种基于特征解耦的联合检测和重识别多目标跟踪方法，涉及多目标跟踪技术领域。本发明是为了解决现有联合检测和重识别多目标跟踪方法存在检测和重识别任务联合训练过程中优化方向存在冲突，从而导致的跟踪精度低的问题。本发明包括：多目标跟踪数据集预处理；处理好的图像和标签送入主干网络提取特征F；特征F依次在通道和空间维度进行解耦得到适用于检测任务的特征Fdet和适用于重识别任务的特征Fid；根据Fdet细分检测分支获取图像中目标检测边界框位置；根据Fid和IOU重叠度来计算相似度矩阵D；利用D和匈牙利算法将图像中的目标检测边界框与已存在轨迹进行匹配最终获得跟踪结果。通过实验证明，本发明用于多目标跟踪能提高跟踪性能。

主权项：1.一种基于特征解耦的联合检测和重识别多目标跟踪方法，其特征在于所述方法具体过程为：步骤一、获取待跟踪视频序列的第i帧图像，并将图像裁剪为预设尺寸，得到待检测第i帧目标图像；步骤二、将待检测第i帧目标图像输入到多目标跟踪模型中，分别获得待测第i帧目标图像中第k'个目标检测边界框的中心点坐标目标检测边界框的宽和高目标检测边界框中心点坐标的偏移量和目标身份向量Lik'；其中，k'∈[1,K']，K'是第i帧目标图像中目标总数；步骤三、利用步骤二获得的获取待检测第i帧目标图像中第k'个目标检测边界框位置： 步骤四、判断i是否等于1，若i＝1，则将待检测第i帧目标图像中的所有目标初始化为新的轨迹，并将目标的目标身份向量作为对应轨迹的特征，然后令i＝i+1，返回步骤一；若i≠1则执行步骤五；步骤五、利用卡尔曼滤波算法和第i-1帧目标图像中目标检测边界框位置获取待检测第i帧目标图像中目标预测边界框位置，利用待检测第i帧目标图像中目标预测边界框位置、待检测第i帧目标图像中目标检测边界框位置、待检测第i帧目标图像中每个目标的目标身份向量和i-1帧已存在的表征不同轨迹的目标身份向量获取待检测第i帧目标图像中目标和第i-1帧目标图像中已存在轨迹的相似度矩阵D；步骤六、将D作为匹配代价矩阵，利用匈牙利算法和匹配代价矩阵将待检测第i帧目标图像中的目标检测边界框和第i-1帧目标图像中已存在轨迹进行第一次匹配，然后采用IOU重叠阈值对第一次匹配中未匹配的待检测第i帧目标图像中的目标检测边界框和第i-1帧中每一个未匹配轨迹所对应的目标预测边界框进行第二次匹配，最后将仍未匹配的轨迹设置未匹配标记，若已存在轨迹连续z帧未匹配则认为轨迹对应的目标消失，删除当前已存在轨迹；其中，z为正整数；所述采用IOU重叠阈值对第一次匹配中未匹配的待检测第i帧目标图像中的目标检测边界框和第i-1帧中每一个未匹配轨迹所对应的目标预测边界框进行第二次匹配，具体为：获取第一次匹配中未匹配的待检测第i帧目标图像中的目标检测边界框与第i-1帧目标图像中每一个未匹配轨迹所对应的目标预测边界框的IOU值C，若C大于IOU重叠阈值则表示匹配成功，若C小于IOU重叠阈值则表示未匹配成功；步骤七、判断i是否等于I，若i＝I则将步骤六匹配成功的轨迹输出；若i＜I，则令i＝i+1，并返回步骤一；其中，I是待跟踪视频序列中总帧数。

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百度查询： 中国民航大学 一种基于特征解耦的联合检测和重识别多目标跟踪方法