电信科学 ›› 2022, Vol. 38 ›› Issue (Z2): 266-271.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2022210
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张驰, 倪卿元, 陆成
修回日期:2022-06-01
出版日期:2022-12-01
发布日期:2022-12-01
作者简介:张驰（1990- ），男，中国电信股份有限公司上海分公司工程师、产品业务架构师，主要从事大视频和人工智能等相关技术研发工作
Revised:2022-06-01
Online:2022-12-01
Published:2022-12-01
摘要：
在视频监控场景下，存在大量对人、车、物等特定运动目标进行计数的需求。通过传统多目标跟踪方法进行计数存在计算复杂度高、算力资源开销大等问题。针对这一问题，提出了一种基于多目标跟踪技术的运动目标计数方法，通过视频监控场景特点对多目标跟踪技术进行优化，在保证计数准确率的情况下，大幅度提高了算法的性能。实验结果表明，提出的方法在视频监控场景对人、车、物等特定运动目标计数性能相比传统基于深度学习多目标跟踪技术的运动目标计数方法在精度略微提升的情况计算时间缩短 55%，算力资源消耗减少44%。
中图分类号:
张驰, 倪卿元, 陆成. 视频监控场景基于快速多目标跟踪技术的运动目标计数方法[J]. 电信科学, 2022, 38(Z2): 266-271.
图1
多目标检测流程示意图"
图2
SORT算法流程示意图"
图3
Deep SORT算法流程示意图"
图4
本文提出的方法流程"
表1
3种算法相对误差、花费时间、显存消耗比较"
| 相对误差 | 花费时间/s | 显存消耗/MB | |
| SORT | 8.01% | 3 454 | 500 |
| Deep SORT | 4.75% | 7 507 | 900 |
| 本文提出的方法 | 4.15% | 3 359 | 500 |
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