本发明公开了一种融合相关滤波的GM PHD视频多目标跟踪方法,属于计算机视觉、模式识别和信息处理技术领域。所述方法采用相关滤波的思想,对目标进行跟踪,并加入图像信息的相交比判断,来对被遮挡的目标进行不更新目标模板和参数处理,从而减少目标模板的污染,减少误跟框,对于已经被遮挡的目标将会放入高斯混和概率假设密度滤波中进行位置预测更新操作,若后期目标重现将会重新关联上目标标签,从而减少碎片化的轨迹,弥补检测器漏检的缺点。最终通过在MOT17数据集上的结果证明,与目前有关GM PHD最好的跟踪算法GMPHDOGM17相比,多目标跟踪正确度MOTA指标上从原来的49.9提高至50.3⊙

每一个目标由一个六维向量的矩形框来表示：其中表示目标中心点的位置，表示目标的速度信息，表示目标的宽和高；当时，将对应的检测框作为第一帧的新生目标，作为第一帧的目标状态集初始化为零，并放入跟踪结果集中，其中，Mk为满足条件的检测框个数，目标结果状态表示为分别表示目标结果状态的左上角横坐标、纵坐标，目标框宽、目标框高和对应赋值的目标标签；

将用高斯混合的形式表示成后验强度表示目标的预期数量，初始设置为1；初始化为diag([1 1 1 1 1 1])；

视频多目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究领域，具有智能监视，人机交互，行为识别，机器人导航和自动驾驶等多种应用。多目标跟踪可以为每个视频帧中被跟踪目标分配一致的标签，以产生每个目标的轨迹。目前，多目标跟踪主要分为在线跟踪以及批处理跟踪两类方法。在线跟踪指仅利用视频过去及现在的信息进行实时跟踪，这更加符合人们的场景需要，适合在智能监视，自动驾驶等实时性较强的应用。而批处理跟踪利用视频过去，现在以及未来的信息对目标进行跟踪，这样能使得跟踪的结果更加准确，可以运用在实时性要求不强的场景中。

经典的多目标跟踪算法是在检测跟踪的基础上将多目标跟踪问题转化为并行的单目标跟踪问题，即分别运用单目标跟踪器跟踪每一个目标从而实现对多目标的跟踪。这种方法能实现短期的目标精确跟踪，但长期跟踪效果不佳。比如目前较为主流的单目标跟踪算法—相关滤波以及孪生神经网络的方法，对于未被遮挡的目标能够实现持续的精确跟踪，但是当目标发生长期遮挡的情况时，由于目标模板受到污染，跟踪效果下降，目标的跟踪不精确，出现漏跟和失跟的现象，所以仅用并行的单目标跟踪器来解决多目标跟踪的问题还不够，需要能够实现目标运动轨迹估计的方法来进行多目标跟踪。

另外，在多目标的检测跟踪任务中，目标框的轨迹匹配和持续跟踪是研究的关键。在这一方面，一种基于随机有限集理论的多目标跟踪理论已被广泛关注，基于这个理论的PHD(Probability Hypothesis Density，概率假设密度)滤波已经运用在视频多目标跟踪任务中，它可以同时处理存活目标、新生目标和杂波等检测与跟踪问题。GM-PHD(GaussianMixture PHD，高斯混合-概率假设密度)作为PHD滤波的近似解，相比于粒子滤波(SMC-PHD，Sequential Monte Carlo PHD)具有更小的计算量，适合运用于真实的目标运动状态提取和轨迹估计。目前，已有的基于GM-PHD的视频多目标跟踪方法，如在GM-PHD的基础上融入身份重识别网络实现多目标的视频跟踪方法或融入不同检测结果的多目标跟踪方法，对于遮挡目标以及漏检目标的跟踪效果还不理想，为此，本发明提出一种融合相关滤波的GM-PHD视频多目标跟踪方法。

江南大学是教育部直属、国家“211工程”重点建设高校和“双一流”建设高校。学校具有悠久的办学历史、厚重的文化积淀，源起1902年创建的三江师范学堂，历经国立中央大学、南京大学等发展时期；1958年南京工学院食品工业系整建制东迁无锡独立建校，成立无锡轻工业学院；1962年无锡纺织工学院并入无锡轻工业学院；1995年更名为无锡轻工大学；2001年无锡轻工大学、江南学院、无锡教育学院合并组建江南大学；2003年东华大学无锡校区并入江南大学。

本发明针对在高斯混和概率假设密度滤波的视频多目标跟踪中因为没有融入图像信息而导致的目标跟踪不精确，出现失跟、误跟的问题，提出了一种高斯混和PHD的相关滤波多目标跟踪方法。本方法采用相关滤波的思想，对目标进行跟踪，并加入图像信息的相交比判断，来对被遮挡的目标进行不更新目标模板和参数处理，从而减少目标模板的污染，减少误跟框，对于已经被遮挡的目标则将会放入高斯混和概率假设密度滤波中进行位置预测更新操作，若后期目标重现将会重新关联上目标标签，从而减少碎片化的轨迹，弥补检测器漏检的缺点。最终通过在MOT17数据集上的结果证明，与目前有关GM-PHD最好的跟踪算法GMPHDOGM17相比，多目标跟踪正确度MOTA指标上从原来的49.9提高至50.3。

科技成果只有通过实施开发应用，使其转化为生产力，才能取得经济效益和社会效益。成果方目标是将科技成果转化为现实生产力，期待有意愿的企业或合作单位进行合作推广或者进行产品生产。考虑合作转化、许可+合作等转化方式与企业、科学技术研究开发机构和其他组织建立合作关系。