基于非线性运动建模与类别约束的鱼类多目标跟踪方法

本发明公开了一种基于非线性运动建模与类别约束的鱼类多目标跟踪方法，包括步骤如下：构建基础鱼类目标检测模型，用于生成鱼类目标检测框；构建用于目标跟踪的MOT格式的目标跟踪数据集和用于外观特征提取的目标识别数据集，构建基础鱼类外观特征重识别模型，用于提取鱼类目标的外观特征；构建基于检测置信度加权的非线性滤波器和类别门控关联的目标跟踪模型模。提出了置信度加权的扩展卡尔曼滤波算法，该算法通过实时分析目标检测框的置信度评分，动态调整轨迹更新过程中检测结果的权重分配。类别门控机制在数据关联的代价矩阵中引入了类别相似性惩罚项，通过建立类别感知的关联屏障，确保不同类别的检测框与估计框不会被错误关联至同一身份。