多目标跟踪数据关联算法综述

蔡秀梅，王 妍，卞静伟，吴成茂

(1.西安邮电大学 自动化学院, 陕西 西安 710121； 2.西安邮电大学 电子工程学院，陕西 西安 710121)

计算机视觉是以传感器和计算机为核心模拟人类视觉的数字系统，在实际应用中，计算机视觉系统基本上都是通过不同种类的摄像机获取和处理数据。计算机视觉是人工智能的眼睛，是未来自动化获取数据的主要渠道之一，也是处理数据的重要工具之一。随着信息技术的发展，仅靠人类的视觉系统已经无法处理日益增长的视频数据，因此，计算机视觉技术的发展变得尤为重要。

视频目标跟踪是对传感器获得的一系列连续视频帧进行分析得到目标在每一视频帧中的尺度、行为、状态、运动速度和位置等检测参数信息，持续跟踪目标并进行轨迹预测，找到特定目标的轨迹信息。因此，视频目标跟踪是视觉领域的一个发展基础和重要的关键难点。

依据视频图像中所有需要进行跟踪的目标个体数量的不同，将其分为针对单个目标[1]和针对多个目标的跟踪[2]。单目标跟踪仅可以得到视频中一个物体的运动轨迹。这个目标是由初始帧标定，没有其他与目标有关联的先验信息，根据跟踪算法得到未来视频序列中目标的标记框位置，形成目标轨迹。多目标跟踪是对视频环境中存在的全部目标状态完成估计操作，使得处于不同帧中各个目标可以形成各自的轨迹。

目前，目标跟踪在军事、民用等领域中普遍使用。

视频目标跟踪在军事上的使用主要包括以下4个方面：1)当进行军事防御时，跟踪系统能够对出现的陌生目标信息发出报警信息，并在作战中对特定的目标进行瞄准射击；……