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基于嵌入式系统的行人检测与跟踪研究

吴彪  
【摘要】:多目标跟踪在安防监控、智能驾驶及智能机器人等领域都有着重要的应用,一直是计算机视觉领域广泛研究的内容之一。本文以行人为研究对象,在嵌入式平台Jetson Tx2上实现行人多目标跟踪。对于无约束的自然环境,行人具有密集、拥挤、遮挡、多尺度等特点,跟踪这类复杂场景中的目标变得非常具有挑战性。由于卷积神经网络在目标检测任务中取得很大进步,这在很大程度上推动了多目标跟踪技术的发展,因此基于检测的跟踪框架应运而生。近年来以GPU计算为核心的嵌入式平台,由于边缘计算技术获得了快速发展,在嵌入式上部署多目标跟踪模型变为了可能。针对嵌入式平台具有计算资源有限的特点,本文对中心与尺度预测(Center and Scale Prediction,CSP)检测算法进行了深入研究,对特征提取部分分别使用了Shuffle v2和Mobile Net v3网络轻量化处理,在CSP算法框架下搭建了更加轻量化的网络。同时,引入了一些新的特性,如使用GN(Group Normalization)摆脱了批大小限制、使用DIOU NMS代替传统的非极大值抑制NMS。考虑到行人检测常遇到拥挤、遮挡情况,引入了新的排斥损失,有效改善了类内行人遮挡带来的漏检、误报问题,对于行人多尺度检测问题,通过实验探讨了融合不同的特征层对检测性能的影响。对公开的行人检测数据集Caltech、City Persons及MOT16数据集整合,增加了数据集本身的多样性,并在嵌入式Jetson Tx2测试了模型的检测性能。基于检测的跟踪是目前主流的实现方法,通常使用两个独立网络分别实现检测与Re ID重识别任务,这种跟踪框架可以对每个任务设计最佳模型,但由于两个独立网络参数量大,大大增加了模型前向推理的时间。因此,本文在上述介绍的CSP算法基础上增加了Re ID分支,用于产生行人目标表观的特征向量,有效在检测与Re ID特征重识别任务等多任务学习间实现参数共享。优化了多目标跟踪算法Deep Sort(Simple Online and Realtime Tracking with a Deep association metric),采用的Deep Sort算法延续了该算法的卡尔曼滤波与匈牙利匹配算法,通过多任务学习实现了参数共享,实现了多目标的持续跟踪。此外,采用英伟达的Jetson Tx2为核心开发平台,使用Tensor RT对多目标跟踪模型进一步优化加速,搭建了轻量级的多目标跟踪模型,在Jetson Tx2平台实现了近视频帧率的多目标跟踪,并记录了多目标跟踪的轨迹,有效实现了对人流量的统计。最终,在嵌入式Jetson Tx2上对检测与跟踪的各项指标进行了评估,并获得了低时延、高准确性的跟踪结果。


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