近日，计算机科学与技术学院2022级电子信息专业研究生李雨航以第一作者在SCI三区期刊Computers and Electrical Engineering(影响因子：4.3)发表研究论文，论文题目为《TPTrack: Strengthening tracking-by-detection methods from tracklet processing perspectives》。

该论文是在我校赵辉煌教授的指导下完成，衡阳师范学院为唯一署名单位。论文核心理论是：作为计算机视觉中的一项基础任务，多目标跟踪（MOT）由于其商业和学术潜力而受到越来越多的关注。然而，准确跟踪多个目标非常具有挑战性。目标遮挡、目标形变和实时性要求一直是多目标跟踪领域要解决的难题。在论文中，作者首先建立一个新的全局链接模型，旨在利用轨迹间的全局信息来解决因目标遮挡和形变造成的轨迹断裂问题。然后作者使用相机运动补偿来减少相机抖动，更准确地定位运动场景中的目标。接着针对线性插值大量忽略运动信息的问题，作者通过高斯过程回归来进行平滑插值，从而弥补缺失的检测，并通过自适应计算方法来减少卡尔曼滤波的噪声协方差。论文将所做的工作整合起来，最终提出了一种简单、实时且高鲁棒的多目标跟踪器，命名为TPTrack。通过大量实验证明，跟踪器TPTrack在多目标跟踪数据集MOT17、MOT20和DanceTrack上的HOTA指标分别达到了63.5、61.7和56.8。值得注意的是，它在DanceTrack数据集上比最先进的方法有19%的提升，并且在单个GPU上运行速度达到了33.7FPS。

文字：李雨航