多目标跟踪中的数据关联

资 源 简 介

多目标跟踪中的数据关联

详 情 说 明

在多目标跟踪系统中，数据关联是连接目标检测和持续跟踪的关键环节。这个技术难题的核心在于如何将新检测到的目标与已有轨迹进行正确匹配。

数据关联通常面临三大挑战：目标数量的动态变化、外观特征的相似性以及遮挡情况的频繁发生。主流解决方案可以分为基于运动模型和基于外观特征两大类。

基于运动模型的关联方法通常会结合卡尔曼滤波等预测算法，计算检测框与预测框之间的IoU（交并比）或马氏距离。匈牙利算法是最常用的匹配算法，它能有效解决二分图最优匹配问题。这类方法计算效率高，但对目标突然运动变化的适应性较差。

基于外观特征的关联方法则通过深度学习提取目标特征，计算特征向量间的余弦相似度。近年来，联合使用运动和外观信息的融合方法表现出更好的鲁棒性。这类方法可以更好应对目标遮挡和重现的情况，但计算开销相对较大。

数据关联的优化方向包括：改进相似度度量方法、引入时序信息、结合多模态传感器数据等。实际系统中通常会根据场景特点，在准确性和计算效率之间寻找平衡点。