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作者：穆晓芳;李毫;刘嘉骥;刘振宇;李越;
单位：太原师范学院计算机科学与技术学院;山西能源学院;天津工业大学电子信息工程学院;
摘要：【目的】针对监控视频跨域环境下的多目标跟踪画面中，频繁遮挡、轨迹开始终止时刻未知、目标太小、目标间交互、表观相似以及摄像头视角变化等问题，提出一种改进的多目标跟踪算法。【方法】该算法最大化利用低分检测对象，将未匹配的低分对象进行二次匹配，目标跨域后，依据摄像头拓扑排序规则，以及相邻摄像头的未匹配跟踪轨迹，同时对检测器YOLOv5算法进行优化改进，通过信息流的层层递进，有效解决多尺度问题和小目标信息提取不充分等问题，在相邻的摄像头中快速匹配到跟踪对象，以提高跨域环境下特定多目标跟踪的精度。【结果】对比消融试验表明，本改进算法MOTA达到了62.8%,IDswitch也显著降低。
关键词：多目标跟踪;;YOLO;;计算机视觉;;深度学习
基金资助：山西省重点研发计划（202102010101008）;; 山西省基础研究计划（自由探索）（20210302123334）;山西省基础研究计划（202303021211187）
