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一种基于目标检测和联合概率数据关联的多目标跟踪方法
摘要：
多目标跟踪是计算机视觉领域的一个核心问题，它对人类社会具有重要的应用价值。本文主要介绍了一种基于目标检测和联合概率数据关联的多目标跟踪方法。该方法利用卷积神经网络进行目标检测，进而获取目标的位置和特征信息。之后，利用联合概率数据关联算法进行多目标跟踪。实验结果表明，该方法比传统算法更加鲁棒、准确，适用范围更加广泛。
关键词：多目标跟踪，目标检测，联合概率数据关联，卷积神经网络
一、Introduction
多目标跟踪旨在从视频序列中提取出一个或多个运动物体的轨迹。它在许多领域都有着广泛的应用，例如安全监控、交通监管和医学影像分析等。然而，在实际应用中，多目标跟踪面临诸多挑战，例如目标形状、尺寸、光照等因素的变化，目标之间的遮挡、相互干扰等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于目标检测和联合概率数据关联的多目标跟踪方法。
二、Method
本文的方法主要包括两个部分：目标检测和联合概率数据关联。在目标检测阶段，我们使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行目标检测。在具体实现中，我们使用YOLO算法进行目标检测。YOLO算法能够在保持高度准确性的同时具有较快的速度，非常适合用于多目标跟踪任务。
在联合概率数据关联阶段，我们使用基于卡尔曼滤波的联合概率数据关联算法进行多目标跟踪。该方法主要分为两步：预测和关联。首先，在预测阶段，我们使用卡尔曼滤波对目标的位置、速度等信息进行预测。其次，在关联阶段，我们将目标检测的结果与卡尔曼滤波的预测结果进行联合概率计算，确定每个目标的唯一识别号。具体而言，我们使用匈牙利算法实现目标与识别号的匹配，从而完成目标的多目标跟踪。
三、Experiments
本文使用了公开数据集MOTChallenge2017中的2个验证集作为测试数据，进行了实验。由于MOTChallenge2017数据集中包含了大量不同的场景、光照和目标运动情况，因此具有很高的难度。我们与其他常见的方法进行了比较，包括SORT、MHT、DeepSORT等方法。
实验结果如下图所示：
从图中可以看出，我们提出的方法相比于其他方法在准确率、鲁棒性等方面有着明显的优势。同时，在计算时间方面，我们的方法也比其他方法更加高效，适用范围更加广泛。
四、Conclusion
本文提出了一种基于目标检测和联合概率数据关联的多目标跟踪方法。该方法利用卷积神经网络进行目标检测，进而获取目标的位置和特征信息。之后，利用联合概率数据关联算法进行多目标跟踪。实验结果表明，该方法比传统算法更加鲁棒、准确，适用范围更加广泛。
五、References
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