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申请/专利权人：图灵人工智能研究院(南京)有限公司

摘要：本发明提出了一种多目标追踪方法及系统，避免了常规追踪算法直接舍弃低分目标检测框的方式带来的漏检，方法主要包括：构建并训练基于YOLOV8算法改进的目标检测模型；将数据图像预处理后应用至目标检测模型进行目标检测，得到每一帧图像所有目标的检测框和得分，并将检测框依据得分分为高分框与低分框，利用初始帧的检测结果初始化轨迹集合；计算目标移动的加速度，根据加速度进行虚拟轨迹建模，采用VKF预测上一帧目标检测框当前的位置；将高分框与低分框按顺序与不同的轨迹集合采用匈牙利算法进行关联匹配，根据匹配结果按规则更新各轨迹集合；重复至所有帧数处理结束，得到追踪轨迹集合，依据集合内轨迹间的BIOU均值优化后得到最终追踪结果。

主权项：1.一种多目标追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建并训练基于YOLOV8算法改进的目标检测模型，所述目标检测模型构建是通过OPT-C3模块替代YOLOV8中C2f，其构建步骤如下，用1*1的卷积替代YOLOV8中C2f的张量切分操作；在残差连接中的下恒等层支路中提添加二进制掩码操作，只允许部分通道参与运算；在单元模块结束前插入一个过渡层，使得两个路径和相邻的阶段可以增加差异性；采用解耦头去除置信度分支，包含解耦的分类和回归分支分别用于获取类别得分和边框位置.计算损失，构成如下， ；其中，分类分支采用BCEloss，回归分支由CIOUloss和DistributionFocalLoss组成， ； 和是回归分支经过Sigmoid的输出，是标签值，和是左右相近的值，满足；S2、获取摄像头采集的视频流数据并将预处理后的图像应用至目标检测模型进行目标检测，得到每一帧图像所有目标的检测框和得分，并将检测框依据得分分为高分框与低分框，利用初始帧的检测结果初始化轨迹集合；S3、计算目标移动的加速度，根据加速度进行虚拟轨迹建模，采用VKF预测上一帧目标检测框当前的位置；S4、将高分框与低分框按顺序与不同的轨迹集合采用匈牙利算法进行关联匹配，根据匹配结果按规则更新各轨迹集合；S5、重复S2～S4至所有帧数处理结束，得到追踪轨迹集合，按帧计算集合内轨迹间的BIOU均值，对追踪轨迹集合内BIOU均值大于设定阈值的两个轨迹认定为同一轨迹，保留跟踪帧数更长的轨迹，得到最终追踪结果。

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