基于近似动态规划的遮挡鲁棒多目标跟踪框架
数值分析
2024-05-27 v1 数值分析
摘要
本文考虑多目标跟踪（MOT）中数据关联问题，特别是解决目标遮挡带来的挑战。我们提出一种称为近似动态规划跟踪（ADPTrack）的框架，通过应用动态规划原则来改进现有方法（称为基础启发式方法）。给定一组轨迹和下一帧目标帧，基础启发式方法直接将轨迹匹配到该目标帧中的对象以扩展轨迹。相比之下，ADPTrack 先处理后续几帧，从下一目标帧开始应用基础启发式方法获得临时轨迹，然后利用这些临时轨迹来匹配该目标帧中的对象。这有助于减少遮挡导致的误差，相较于基础启发式方法实现改进。在测试 MOT17 视频数据集时，所提方法在关联准确性（IDF1 指标）上比用作基础启发式方法的领先方法提高了 0.7%，并且在所有其他标准指标上都取得了改进。经验上我们发现，改进在由固定位置摄像机获取的视频数据场景中尤为显著。
引用
@article{arxiv.2405.15136,
title = {Convergence analysis of a weak Galerkin finite element method on a Bakhvalov-type mesh for a singularly perturbed convection-diffusion equation in 2D},
author = {Shicheng Liu and Xiangyun Meng and Qilong Zhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.15136},
year = {2024}
}