一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法

本发明公开了一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法，目标检测模块通过检测网络获取目标位置、置信度等信息。重识别模块通过图像切片模块对检测图像进行切片操作，将切片输送到骨干网络中获得各切片图像特征，再经过相似性学习自注意力模块进行外观特征加强。跟踪器初始化模块通过获得目标检测系统得到的检测框信息，根据设置的阈值分为高得分检测框和低得分检测框，送入后续轨迹匹配关联模块中。运动预测模块使用卡尔曼滤波器来预测下一帧目标边界框。轨迹匹配关联模块通过结合交并比与自适应加权的外观余弦距离计算目标检测框与轨迹的代价矩阵。本发明提高了行人多目标跟踪算法在自动驾驶车辆上的跟踪效果。