量子电子学报

作者：毛仁祥,常建华,张树益李红旭,张露瑶

单位：( 1 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 江苏南京210044;2 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室, 江苏南京210044 )

关键词：图像处理,多目标跟踪,深度学习,激光点云,

基金：Supported by National Natural Science Foundation of China (国家自然科学基金, 61875089), Research and Practice Innovation Plan forPostgraduates in Jiangsu Province (江苏省研究生科研与实践创新计划, SJCX19-0308)

为了克服卡尔曼滤波在远距离以及遮挡情形下跟踪不准确的问题, 设计了一个多目标实时跟踪框架, 利用神经网络预测目标物体在三维空间里的状态, 使用匈牙利算法逐帧进行数据关联, 设计轨迹管理模块管理相应的轨迹, 实现多目标跟踪。相较于传统的框架, 该框架不需要在图像空间执行卡尔曼滤波, 不仅能在高帧速率准确跟踪遮挡目标, 而且对远距离目标也有优异的表现。以KITTI 数据集进行测试, 性能指标如下: 多目标跟踪准确度为79.22，多目标跟踪精确度为78.33, 多数丢失数为54.19, 多数跟踪数为13.21, ID 转变数为16, 运行速度为39 帧/秒。相较于传统的卡尔曼框架, 准确率提升了11%，并且抗遮挡性也有大幅度提升。

来源：2022年第3期

《量子电子学报》期刊编辑部

查看量子电子学报杂志2022年第3期