基于注意力和多级线索关联的多目标跟踪网络

来源：计算机应用与软件杂志2024年第12期北京时间：

作者：黄晨, 童维勤, 刘雨, 陈一民, 邹一波, 顾贇鸣

摘要：针对多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）任务中因目标间的相互遮挡导致目标跟踪失败和轨迹关联错误等问题，提出一种新的基于注意力机制和多级线索关联策略的多目标跟踪网络。生成目标可见性图并将其转化为空间注意力图来解决多个目标之间的遮挡问题；在特定目标对象分支网络中，使用通道注意力提高特征鲁棒性；提出结合目标对象的外观、运动以及交互三种线索的多级线索关联策略来匹配当前目标的正确轨迹。在基准数据集MOT16和 MOT17上的实验结果表明，与现有方法相比，所提出的方法在多个评价指标上能获得更好的结果。

关键词：在线多目标跟踪, 注意力机制, 多级线索关联