ABSTRACT Algoritmerna för multiobjektspårning (MOT) baserade på spårning med hjälp av detektionsramverk är de senaste årens toppmoderna spårare. Association optimering och association affinitet modell är två viktiga delar i MOT, som har väckt uppmärksamhet för att bygga effektiv association modell för att övervinna tvetydiga upptäckt svar. I detta dokument, har vi föreslagit en online multi-pediatrialgoritm som använder en två-steg data association med hjälp av förbättrad glest baserad utseende affinitet modell och rank baserad rörelse affinitet modell. Föreningens ramverk konstrueras genom att man sammanställer den dynamiska kursinformationen och förtroendebaserade dataföreningar i två steg. De saknade ramarna för en traillet räknas baserat på det glesa återuppbyggnadsfelet hos ett mål. En inkrementell SVD och downdate SVD nedbrytning är utformad för att uppskatta rangen av Hankel matrisen i rankbaserad rörelsemodell. Det uppskattade resultatet matas tillbaka för att beräkna spåren förtroende under föreningen optimering. Båda dessa strategier är bra för att eliminera tvetydiga upptäckt svar under association. Genom denna förening optimering strategi, de fragmenterade spåren i online-spårning minskas i viss utsträckning. Vi utvärderar vår metod på fyra allmänt tillgängliga utmanande dataset. De experimentella resultaten, både kvalitativa och kvantitativa, visar att den föreslagna spårningsalgoritmen har en bra spårningsprestanda jämfört med flera toppmoderna multiobjektspårare. INDEX TERMS Multi-object tracking, association affinitet modell, sparse-baserad utseende affinitet modell, rank-baserad rörelse affinitet uppskattning.
Yang m.fl. REF föreslog en online-MOT algoritm som använder två steg data association i kombination med en förbättrad sparse-baserad utseende affinitet modell och rank-baserad rörelse affinitet modell.
Multi-Pedestrian Tracking Based on Improved Two Step Data Association
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}