多目标检测跟踪如何解决抖动丢失的问题？
多目标检测跟踪如何解决抖动丢失的问题？
多目标跟踪技术在智能监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用。然而，在实际应用中，由于镜头抖动、目标遮挡等因素的影响，多目标跟踪往往会出现目标丢失的问题。本文将探讨多目标检测跟踪中遇到的抖动丢失问题及其解决方案。
多目标跟踪是指在连续的图像中，通过目标检测算法识别出每一帧中的目标，并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化，而且还会有目标出现和消失的情况，再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况（例如无人机高空检测），就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标，所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。
镜头抖动导致多目标跟踪易跟丢的原因
检测框偏移：镜头抖动时，整个场景内的所有物体都会相对移动，会导致目标检测器输出的目标框位置发生较大偏移。如果这种偏移超过了算法设定的阈值，就很容易导致前后帧目标关联失败进而导致目标丢失。
特征匹配困难：多目标跟踪算法依赖于目标外观特征的一致性来进行帧间匹配。镜头抖动可能会改变目标在连续帧之间的外观表现，导致特征匹配失败，从而影响跟踪性能。
遮挡问题：镜头抖动可能导致短时间内目标被场景中的其他元素遮挡，进而使得目标暂时从视野中消失，超过算法设定的阈值后再次出现时难以正确关联。
输入数据质量下降：剧烈的镜头抖动还可能导致输入图像的质量下降，如模糊或像素化，这些都会增加检测和跟踪的难度
多目标检测跟踪和单目标检测跟踪作为两个不同的方向，解决的方法自然也不同。
因此，成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是：
改进目标检测：使用更加鲁棒的目标检测算法。
增强特征描述：利用深度学习提取更高级别的语义特征，这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性
改进运动模型：在算法中加入对摄像头运动的估计，通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。
数据关联策略：设计更灵活的数据关联算法，允许更大的距离阈值来匹配候选目标。
本文原文来自VizVision