一种基于视频的多目标追踪与分割算法

来源：计算机技术与发展杂志2021年第03期北京时间：

作者：黄涛;';苏松源;'*;杜长青;诸雅琴;陈勇

单位：1. 国网江苏省电力工程咨询有限公司,江苏 南京 210024;2. 教育部网络与信息集成重点实验室(东南大学),江苏 南京 2100963. 东南大学 网络空间安全学院,江苏 南京 210000

摘要：基于视觉的多目标跟踪由于在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶、虚拟现实和娱乐互动等领域都有重要的应用,近年来越来越多地成为计算机视觉领域的研究重点。 并且在电力设施中对人员的活动需要实时追踪,有助于安全防护。 对此,针对视频中的多目标检测与分割问题,在原有 Mask-RCNN 算法的基础上做了改进,引入光流分析法和视频关键帧提取技术,在不改变检测精度的同时大幅度缩短对每一帧的检测时间。 实验结果表明,相较于原有 Mask-RCNN 算法,改进的 Mask-RCNN 算法大幅缩短了检测时间, 对比于其他的目标追踪算法,改进的 Mask-RCNN 算法增强了对视频中的对象实例识别和分割的效果,分割精度有了显著提升,达到了视频里的多目标追踪的需求,并且对提高多目标场景下的目标跟踪水平具有一定的实际意义。

关键词：计算机视觉;目标追踪;光流分析法;视频关键帧;分割精度