基于竞争融合区域建议网络的在线行人跟踪算法研究

针对复杂背景下行人跟踪任务的深度学习网络模型和在线行人跟踪算法问题,在多层竞争融合模型目标检测预训练区域建议网络基础上,结合长期和短期并存的在线学习更新策略,实现行人跟踪任务。预训练网络的特征提取过程以VGG16为主干网络,将提取的特征投入多层竞争融合区域建议网络中,进而生成定位更准确的候选目标。在线跟踪算法使用预训练过的区域建议网络初始化参数值,选取第1帧500个正样本和5 000个负样本对区域建议网络进行微调,建立长期和短期更新的帧索引集,通过正负样本对区域建议网络进行更新,最终实现在线行人跟踪算法。在公开数据集Caltech、ETH、PETS 2009和Venice上对本文模型进行实验验证,结果表明,竞争融合区域建议网络在行人跟踪任务中性能优越,在几个环境背景较复杂的行人数据集中改进的方法均取得了很好的效果。