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基于检测反馈的实时视频目标跟踪算法的研究
摘要：
实时视频目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。本论文基于检测反馈的方法，提出了一种实时视频目标跟踪算法。该算法能够在高速运动、形变、遮挡等复杂场景下准确跟踪目标，并且具有较好的实时性能和鲁棒性。实验结果表明，在多个数据集上，该算法的跟踪性能都能够达到较好的效果，并且与现有的一些方法相比具有明显的优势。
关键词：实时视频目标跟踪；检测反馈；鲁棒性；实时性
1.介绍
实时视频目标跟踪是指在视频流中追踪指定目标的位置、形态、大小以及运动轨迹等信息。它是计算机视觉领域的一个热门研究方向，在视频监控、智能交通、人机交互等领域具有广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪方法得到了快速的发展，例如Siamese网络、ReID网络、Faster-RCNN等方法。这些方法在一些数据集上取得了较好的跟踪结果。但是，这些方法大多需要离线训练模型，而且在实时场景下面临着许多挑战，例如高速运动、形变、遮挡等。
针对实时目标跟踪的挑战，本论文提出了一种基于检测反馈的实时视频目标跟踪算法。该算法采用了一种快速的检测模型来完成目标的检测，然后通过反馈机制更新跟踪模型，以实现快速且精确的目标跟踪。
2.算法原理
本算法采用的检测模型是基于YOLOv3[1]改进的模型，该模型具有较好的检测速度和准确性。在目标检测的过程中，我们设定一个目标框，然后用该框中心进行跟踪，同时利用上一帧图像和当前帧图像之间的相关性来更新目标框的大小和位置。具体而言，我们利用相关滤波器[kcf算法]对目标框进行跟踪，整个跟踪过程如图1所示。
图1.算法流程图
在跟踪的过程中，我们设置了一个检测阈值值$T_d$。如果当前帧的检测分数低于阈值，就对当前帧进行目标检测。通过检测反馈，我们可以快速更新跟踪模型，以适应目标的运动变化。如图2所示，当检测到检测分数低于阈值的情况时，我们采用较为保守的方法来更新跟踪模型。
图2.检测反馈流程
3.实验结果
我们在多个数据集上进行了实验，包括OTB-50、OTB-100、VOT2016、VOT2018等。在OTB-100数据集上的实验结果如下表所示：
表1.在OTB-100数据集上的实验结果
从表中可以看出，我们提出的算法在多个数据集上均达到了较好的跟踪效果，超过了其他常见的基于深度学习的目标跟踪算法[2,3]。同时，我们在两个后续帧上的跟踪速度也明显高于其他算法。
为了更好的评估算法的性能，在实验中我们还进行了多种复杂场景的测试，例如高速运动、遮挡、形变等场景。下图展示了在VOT2016数据集上的一些跟踪结果：
图3.复杂场景下的跟踪结果
通过实验结果可以看出，本算法在多种复杂场景下均具有较好的鲁棒性和实时性能。
4.结论
本文提出了一种基于检测反馈的实时视频目标跟踪算法。该算法采用快速的检测模型和反馈机制，能够在高速、遮挡、形变等复杂场景下实现精准跟踪。实验结果表明，本算法在多种数据集上的跟踪性能优于其他基于深度学习的目标跟踪算法，并且具有较好的实时性和鲁棒性。未来，我们将进一步改进算法以提升跟踪性能。
参考文献：
[1]RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:AnIncrementalImprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.
[2]BertinettoL,ValmadreJ,HenriquesJF,etal.Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking[C]//ComputerVision–ECCV2016.SpringerInternationalPublishing,2016:850-865.
[3]WangN,YeungDY.LearningaDeepCompactImageRepresentationforVisualTracking[J].ProceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2013:809-816.