摘要

本文提出了一种在线多相机多目标追踪算法，该算法仅需单目检测器的训练，且不依赖于多相机系统的具体配置，因此可在无需重新训练的情况下无缝实现摄像头的增减。所提算法在所有摄像头检测结果总数上的时间复杂度为线性，因而能够随着摄像头数量的增加而平滑扩展。算法在三维世界坐标系中运行，可提供目标的三维轨迹估计。其核心创新在于提出了一种高保真度且计算可行的三维遮挡模型，该模型适用于最优贝叶斯多视角多目标滤波，能够将轨迹管理、状态估计、杂波抑制以及遮挡/漏检处理等子任务无缝整合进单一贝叶斯递推框架中。该算法在最新的WILDTRACKS数据集上进行了评估，并在新构建的数据集上验证了其在极密集场景下的有效性和鲁棒性。