19、多目标跟踪的鲁棒环境感知技术解析

多目标跟踪的鲁棒环境感知技术解析

一、多目标跟踪研究概述

多目标跟踪（MOT）在机器人技术、自动驾驶车辆和监控系统等众多领域中都是至关重要的组成部分。为了在复杂环境中准确跟踪和预测多个物体的运动，强大的感知能力是关键。

（一）MOT算法分类

MOT算法通常分为在线和离线两类，这取决于它们在数据关联中是否纳入未来帧信息。对于自动驾驶车辆而言，实时运行的算法更为适用，因此在线MOT算法备受关注。

（二）在线MOT主流方法

1. 基于检测的跟踪框架 ：这是在线MOT的主导方法，主要包括两个步骤。首先，使用专门的检测器识别物体；然后，通过关联数据来建立轨迹。该方法的有效性在很大程度上依赖于检测质量，有时还需要辅助特征提取器来计算外观相似度。例如，一些学者利用卷积神经网络（CNN）的回归能力，引入了能够同时识别和跟踪物体的集成模型，像Tracktor++和CenterTrack等系统就体现了这种方法的有效性。
2. 基于单目标跟踪器（SOT）的方法 ：在这种方法中，每个目标由其专用的单目标跟踪器进行监控。相关滤波器，如核化相关滤波器（KCF）和高效卷积算子（ECOs），已被应用于MOT任务中。

（三）当前方法的不足与改进方向

目前，许多在线MOT方法在轨迹段停用策略方面仍有优化空间。在实时MOT中，停用轨迹段意味着将其暂时从当前列表中移除，但保留其重新识别的可能性。现有的许多方法为每个轨迹段设置了固定的持续时间，规定了其在被永久丢弃之前可以停用的最大连续帧数。然而，这些方法在利用物体之