多目标跟踪中基于SOT和重匹配的防遗漏机制

数据关联是多目标跟踪（Multiple object tracking， MOT）中的重要步骤，一般需要根据特征相似性实现目标和检测物体之间的身份匹配。部分目标或检测物体可能在匹配结束后仍处于孤立状态，可能导致轨迹中断或身份错乱的遗漏现象。为改善MOT的精度和稳定性，抑制数据关联中的遗漏现象，提出了一种基于高性能单目标跟踪器（Single object tracker， SOT）和重匹配的防遗漏机制。该机制运用Transformer和扩散模型，设计了一款契合MOT需求的SOT用于追踪遗漏目标，并通过记忆目标信息对遗漏检测物体实施重匹配。通过消融实验验证了SOT和重匹配方法在防遗漏机制中的作用，并在标准数据集上测试了该机制对MOT算法跟踪性能的影响。结果表明，各算法加入该机制后性能获得全面改善，该机制可有效抑制MOT中的遗漏现象。