一种多目标跟踪方法、装置和跟踪系统

本申请提供一种多目标跟踪方法、装置和跟踪系统，属于计算机视觉和机器学习相关技术领域，包括：一致性跟踪采用联合检测和跟踪框架，将目标检测和关联任务转化为去噪扩散过程，显著提升了模型对噪声的抗噪性，并减少了ID切换的频率，这种渐进式去噪扩散策略大大提高了跟踪器的鲁棒性，在训练阶段，相邻两个帧内的成对对象框从GT框扩散到随机分布，然后模型通过反转这个过程来学习检测和跟踪，在推理中，该模型通过最小去噪步骤将随机生成的框细化为检测和跟踪结果，一致性跟踪还引入了一种创新的目标关联策略来解决目标遮挡问题，实验结果表明，在MOT17和DanceTrack数据集上，一致性跟踪在多个性能指标上超越了其他现有方法。