Multi-object pedestrian tracking method based on improved high resolution neural network

ZHANG Hongying; HE Pengyi; PENG Xiaowen

doi:10.37188/OPE.20233106.0860

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Multi-object pedestrian tracking method based on improved high resolution neural network

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Multi-object pedestrian tracking method based on improved high resolution neural network
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 6, Pages: 860-871(2023)
- 作者机构：
  
  中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233106.0860
  CLC： TP391.4
- Received：26 May 2022，
  
  Revised：2022-06-17，
  
  Published：25 March 2023
- 稿件说明：
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张红颖,贺鹏艺,彭晓雯.基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪[J].光学精密工程,2023,31(06):860-871.

ZHANG Hongying,HE Pengyi,PENG Xiaowen.Multi-object pedestrian tracking method based on improved high resolution neural network[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(06):860-871.
张红颖,贺鹏艺,彭晓雯.基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪[J].光学精密工程,2023,31(06):860-871. DOI： 10.37188/OPE.20233106.0860.

ZHANG Hongying,HE Pengyi,PENG Xiaowen.Multi-object pedestrian tracking method based on improved high resolution neural network[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(06):860-871. DOI： 10.37188/OPE.20233106.0860.

摘要

针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题，提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先，为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力，在高分辨率神经网络的基础上，对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块结构，提升感受野和特征表达力；其次，设计了添加二层高效通道注意力模块的残差检测块架构，并通过该架构替换了原有网络在多尺度信息交换阶段中的残差检测块，以提高了整个网络系统的测试性能；最后，通过选择适当的参数对网络进行了全面地训练，并通过多个测试集对算法测试。测试结果显示，本文算法相较于FairMOT在2DMOT15，MOT17，MOT20数据集上的跟踪准确度分别提升0.1%，1.6%，0.8%。本文算法可以良好地应用在目标较多且遮挡面积较大的特殊情景，同时对于较长时间视频序列的追踪稳定性也大大提高。

Abstract

This study proposes an improved high-resolution neural network to address the issue of detection and tracking failures caused by target blockage in a multi-target pedestrian tracking process. First， to enhance the initial feature extraction capability of the network for pedestrian targets， a second-generation bottleneck residual block structure was introduced into the backbone of a high-resolution neural network， thus improving the receptive field and feature expression capability. Second， a new residual detection block architecture with a two-layer efficient channel attention module was designed to replace the one at the multi-scale information exchange stage of the original network， thus improving the test performance of the entire network system. Finally， the network was fully trained by selecting appropriate parameters， and subsequently， the algorithm was tested using multiple test sets. The test results indicated that the tracking accuracy of the proposed algorithm was 0.1%， 1.6%， and 0.8% higher than that of FairMOT on 2DMOT15， MOT17， and MOT20 datasets， respectively. In conclusion， the proposed algorithm-tracking stability for longer video sequences was greatly improved. Therefore， it can be applied to special scenarios with more targets and occlusion area.

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