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一种改进OC-SORT的航拍多目标跟踪算法 AITC 2024+空天之星

多目标跟踪；无人机；轻量级网络；特征重识别

无人机凭借其灵活性和高机动性的优势，被广泛应用在各个领域。与多目标跟踪软件直播观看的结合上也得到了广泛的研究。由于无人机的拍摄画面容易出现遮挡、相似目标、动态背景等问题，因此对目标跟踪算法提出了更高的要求。针对上述问题，提出一种改进OC-SORT的航拍多目标跟踪算法。基于轻量级RepViT网络构建特征重识别网络，通过提取目标的外观信息，提升算法对于遮挡目标的重识别能力;提出一种动态调整运动信息和外观信息的权重的方法，减少目标被长时间遮挡所导致的运动信息噪声积累对跟踪的影响。最后针对机载相机的运动问题，引入CMC算法，降低目标位置漂移和状态预测失效问题。实验结果表明，RepViT网络在特征重识别任务上相较于MoblieNetV2和ShuffleNetV2等轻量化网络，在具有相同参数量和计算量的同时，在mAP指标上分别提高1.9%和4.0%。改进之后的算法相较于OC-SORT在HOTA指标和IDF1指标上分别提升2.254%和3.98%。