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基于行人重识别和姿态估计的跨摄像头多目标跟踪算法研究--第1页
基于行人重识别和姿态预估的跨摄像
头多目标跟踪算法探究
关键词：跨摄像头多目标跟踪、行人重识别、姿态预估、目标
匹配、目标识别
一、引言
随着智能监控系统的广泛应用，跨摄像头多目标跟踪技术越来
越受到关注。在实际监控中，由于监控区域的复杂性和行人数
量的增加，单个摄像头往往不能满足监控的需要，需要多个摄
像头进行联合监控。跨摄像头多目标跟踪技术可以跟踪多个目
标，包括目标位置、行动轨迹和运动状态等信息，提高了监控
系统的精度和效率。
目前的跨摄像头多目标跟踪算法主要有多特征融合、多目标检
测和多目标跟踪等方法。但是在实际应用中，由于目标的相似
性、目标特征的变化和摄像头视角的不同，这些方法往往无法
满足实际需要。
因此，本文提出了一种基于行人重识别和姿态预估的跨摄像头
多目标跟踪算法。该算法结合了行人重识别和姿态预估，利用
行人重识别进行跨摄像头目标匹配，利用姿态预估援助提高目
标识别准确率，有较好的好用性和鲁棒性。在试验中对不同场
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景下的视频进行了测试，结果表明该算法能够有效跟踪多个目
标，在目标交叉、遮挡和姿态变化等状况下仍具有较好的跟踪
效果。
二、相关探究
目前的多目标跟踪算法主要分为两类：基于检测和基于跟踪。
基于检测的算法先使用目标检测器，再使用滤波器进行目标跟
踪。基于跟踪的算法则不使用目标检测器，直接使用前一帧的
跟踪结果进行目标跟踪。
多目标跟踪算法中比较常用的方法有多特征融合和多目标检测。
多特征融合方法主要是将多个特征进行融合，以提高识别准确
率和鲁棒性。多目标检测方法则是利用先进的目标检测器进行
目标检测，再依据检测结果进行跟踪。
当前的多目标跟踪探究中，行人重识别和姿态预估技术也得到
了广泛的应用。行人重识别技术主要是在多摄像头环境下，通
过进修前后两帧中行人特征的变化来实现行人的身份跟踪。姿
态预估技术则是利用深度进修等技术，对目标在挪动过程中发
生的形变进行猜测和修正，提高目标的识别准确率。
三、算法设计
本文提出的跨摄像头多目标跟踪算法主要分为三步：预处理、
目标匹配和目标跟踪。其中，预处理主要是对输入的视频进行
预处理，去除背景和噪音等影响因素；目标匹配主要是利用行
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人重识别技术进行目标匹配，确定当前目标和历史目标是否为
同一人；目标跟踪则是依据前一帧的跟踪结果，预估当前的目
标位置和运动状态。
算法流程图如图1所示。
图1算法流程图
详尽步骤如下：
1.预处理：对输入视频进行预处理，去除背景和噪音等影响
因素。
2.目标匹配：利用行人重识别技术进行目标匹配，确定当前
目标和历史目标是否为同一人。详尽步骤如下：
（1）行人检测：使用高精度行人检测器（如FasterR-
CNN等）对图像进行行人检测，得到行人的位置和大小。
（2）姿态预估：使用姿态预估网络对行人进行姿态预估。
对于每个行人，我们可以通过预估身体的旋转矩阵和平移向量
确定其在三维空间中的位置和姿态。
（3）特征提取：在得到行人姿态后，我们
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