FOLT：基于光流的无人机视频快速多目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2023-08-16 v2
摘要
多目标跟踪（MOT）在计算机视觉中已得到成功研究。然而，由于地面物体与无人机平台中物体尺寸小、外观模糊以及非常大和/或不规则的运动，由无人机（UAV）捕获视频的 MOT 仍具挑战性。本文中，我们提出 FOLT 以缓解这些问题并实现无人机视角下快速且准确的 MOT。针对速度与精度的权衡，FOLT 采用现代检测器和轻量级光流提取器以最小代价提取目标检测特征与运动特征。给定提取的光流，设计流引导特征增强以基于其光流增强目标检测特征，从而改善小目标检测。随后还提出流引导运动预测以预测目标在下一帧的位置，提升相邻帧间位移非常大目标的跟踪性能。最后，跟踪器使用空间匹配方案匹配检测目标与预测目标，为每个目标生成轨迹。在 Visdrone 与 UAVDT 数据集上的实验表明，我们提出的模型能成功跟踪具有大且不规律运动的小目标，并在 UAV-MOT 任务上优于现有最先进方法。
引用
@article{arxiv.2308.07207,
title = {FOLT: Fast Multiple Object Tracking from UAV-captured Videos Based on Optical Flow},
author = {Mufeng Yao and Jiaqi Wang and Jinlong Peng and Mingmin Chi and Chao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07207},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ACM Multi-Media 2023