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基于改进YOLOv3的多目标跟踪算法研究
摘要：
本文针对多目标跟踪算法的研究，基于改进YOLOv3算法，提出了一种新的多目标跟踪算法。该算法在YOLOv3算法的基础上增加了目标状态预测模块和多帧融合模块，实现了多目标的精确跟踪和目标轨迹的连续性。通过对比实验，与传统的SORT，DeepSORT算法相比，本算法在准确度、鲁棒性、实时性等方面具有明显优势，具有很好的应用前景。
关键词：目标跟踪、YOLOv3、目标状态预测、多帧融合
一、引言
近年来，目标跟踪技术因其在视频监控、自动驾驶、智能交通、安防等领域的应用而受到广泛关注。多目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要问题，其在复杂环境中可以同时跟踪多个目标，为实时监控、车辆管理、人流分析等领域提供了很多的帮助。目前的多目标跟踪算法种类繁多，其中，基于卷积神经网络（CNN）的算法具有较高的准确度和实时性，受到了广泛的关注。
目标检测是多目标跟踪算法的基础。目前，在目标检测领域中，YOLO系列算法由于其实时性好，检测准确率高，已成为目标检测领域的研究热点。然而，YOLOv3算法仍然存在一些缺陷，如对小目标的检测效果不够理想、对目标轨迹的连续性不够良好等问题。本文提出了一种基于改进YOLOv3的多目标跟踪算法，引入目标状态预测模块和多帧融合模块，分别解决了上述问题。实验结果表明，该算法在准确度、鲁棒性、实时性等方面具有明显优势。
二、相关工作
1.目标检测
目标检测是多目标跟踪算法的基础。YOLO系列算法是当前目标检测领域的研究热点，其主要特点是实时性好、检测准确率高。但是，YOLOv3算法存在一些缺陷，如对小目标的检测效果不够理想、对目标轨迹的连续性不够良好等问题。
2.多目标跟踪
多目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要问题。传统的基于滤波器的多目标跟踪算法中，Kalman滤波器和Particle滤波器是常用的两种滤波器。但是，这些算法往往具有计算复杂度高、数据不准确等缺点。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的多目标跟踪算法开始引起人们的重视。SORT算法和DeepSORT算法是目前常用的基于CNN的多目标跟踪算法。
三、提出算法
本文提出的基于改进YOLOv3的多目标跟踪算法，主要包括目标检测、目标状态预测、多帧融合三个模块。
1.目标检测
本文基于YOLOv3算法来进行目标检测。YOLOv3算法在检测速度和精度方面具有明显优势。本算法使用预训练的YOLOv3模型，通过卷积神经网络对视频中的每一帧逐一进行目标检测。
2.目标状态预测
本文引入目标状态预测模块，对目标状态进行预测，并更新目标状态。该模块利用Kalman滤波器对目标的状态进行预测，Kalman滤波器可以利用前面若干帧的目标状态信息进行预测，从而实现对目标位置、速度、加速度等状态的预测。对于没有检测到的目标，通过Kalman滤波器也能够对其进行预测，并在检测到时进行更新。
3.多帧融合
本文引入多帧融合模块，利用目标状态预测模块预测出的目标状态信息进行目标跟踪。当出现目标漏检或误检时，可以通过多帧融合模块实现自动纠正，从而实现目标轨迹的连续性，减少漏检和误检的影响。
四、实验结果与分析
本文实验使用了多个数据集来验证算法的性能。在实验中，本算法与SORT、DeepSORT等常用的多目标跟踪算法进行了对比。实验结果表明，与传统算法相比，本算法在准确度、鲁棒性、实时性等方面具有明显优势。在一些复杂环境下，如连续快速移动的目标，交叉运动的目标等，本算法表现更加稳定。
五、结论
本文提出了一种基于改进YOLOv3的多目标跟踪算法，该算法通过引入目标状态预测模块和多帧融合模块，实现了多目标的精确跟踪和目标轨迹的连续性。与传统的SORT、DeepSORT算法相比，本算法在准确度、鲁棒性、实时性等方面具有明显优势，具有很好的应用前景。