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[人工智能]Multiple Object Tracking for Similar Monotonic Targets (论文阅读笔记)

Multiple Object Tracking for Similar, Monotonic Targets (相似,单调目标的多目标跟踪)

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出处:
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摘要

文章针对结构简单特征单调、甚至没有明显学习特征微观非荧光标记目标,提出了一种基于两步检测的多目标跟踪算法。具体操作为:首先对视频中的每个图像进行阈值分割,从背景中提取目标,并对得到的图象进行形态学运算,分离轻微粘附的目标,避免错误跟踪,然后利用卡尔曼滤波估计目标状态,并使用匈牙利算法进行数据关联,最终达到多目标跟踪的目的。

本文研究的对象是假定在一个二维平面上,所以不考虑遮挡和覆盖情况…

一、介绍

目前的大多数多目标跟踪算法可以分为两个部分:检测+跟踪,这些算法针对于具有纹理、颜色等明显特征的目标,这些特征可以通过深度学习进行学习。就像人脸检测中人眼的纹理和轮廓和车辆跟踪中的车架和角点一样。当面对一些简单的目标时,例如显微镜下的细菌,他们结构简单,颜色和纹理单一,没有明显的特征可供学习。如果我们继续使用深度学习作为检测算法完成多目标跟踪,可能会遇到一些问题。

在生物学中,对于细菌、病毒、微粒等的跟踪,常用的检测算法是spot enhanced filter,基于此的相关算法均采用荧光显微镜标记后跟踪,降低了图像的各种噪声,而对于非荧光标记目标,spot enhanced filter的检测性能不理想。

文章首先采用初级阈值分割作为粗检测,从背景中提取目标,然后采用形态学操作分离多目标轻微接触,实现精细检测。然后通过卡尔曼滤波估计目标状态,并使用匈牙利算法关联两帧之间的检测。
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二、阈值分割

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对于轻度黏连的目标,采用形态学运算来分离目标
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三、跟踪与数据关联

  1. 卡尔曼滤波
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  2. 匈牙利算法
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四、实验结果

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加:2021-09-26 10:10:08  更:2021-09-26 10:12:24 
 
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