1 上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海 201620
2 山西中电科新能源技术有限公司，山西 太原 030024
3 上海司南卫星导航技术股份有限公司，上海 201801
针对现有多目标跟踪算法精度不高的问题，提出了一种融合YOLO-V4与改进SiameseRPN的多目标跟踪算法。首先通过YOLO-V4网络自动获取跟踪目标，制作模板后输入SiameseRPN跟踪网络；然后在模板分支中采用背景自适应策略初始化模板，并且融合残差连接构建Siamese网络；最后通过匈牙利算法对YOLO-V4的检测结果和改进SiameseRPN的跟踪结果进行数据关联，实现多目标跟踪。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有较好的跟踪性能，在目标尺度变化、外观变化、部分遮挡等情况下能够实现稳定跟踪。
机器视觉 多目标跟踪 SiameseRPN算法 背景自适应 数据关联 激光与光电子学进展
2022, 59(22): 2215010
