1、技術(shù)背景

   多目標運動跟蹤（Multi-Object Tracking,MOT）是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向。任務在于連續(xù)視頻幀中同時檢測并關(guān)聯(lián)多個運動目標，輸出每個目標的唯一身份ID及隨時間變化的軌跡，挑戰(zhàn)在于解決“檢測-關(guān)聯(lián)”的閉環(huán)問題。

   實際應用中常發(fā)生于低特征環(huán)境下，如目標同質(zhì)化、紋理缺失、光照不足、目標遮擋等，MOT方法面臨檢測失效痛點，且無法關(guān)聯(lián)并重建軌跡。

   為解決痛點，近年來視覺測量工程師們對傳統(tǒng)MOT方法不斷進行優(yōu)化改進：路徑一基于深度學習特征增強MOT，核心引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取目標的深度特征，并通過結(jié)合長短時記憶網(wǎng)絡模型對目標的運動軌跡和外觀特征進行聯(lián)合建模實現(xiàn)多目標跟蹤，優(yōu)勢在于自動處理大量數(shù)據(jù)并學習有用特征，可處理部分低特征場景下的多目標跟蹤任務，但模型泛化能力有限，當訓練樣本與實際應用場景存在差異時，無法有效檢測。

   路徑二生成式特征增強MOT， 核心引入生成式模型增強檢測目標的視覺特征，如生成與實際目標相似但具有不同視角、光照條件的新圖像，結(jié)合生成特征與原始特征，用于后續(xù)目標匹配與軌跡關(guān)聯(lián)。該方法一定程度上解決低特征環(huán)境下多目標跟蹤難題，但面臨計算成本高、對生成模型質(zhì)量敏感以及實時性困局。

   2、技術(shù)路徑

   千眼狼算法工程師們，基于檢測目標的“三維運動連續(xù)性”較“二維外觀差異”更具不變性的理論前提，結(jié)合高速攝像技術(shù)，研發(fā)一種“基于空間聚類的低特征場景MOT”技術(shù)，通過“幾何重建→時空聚類→物理驗證→軌跡糾錯”四大技術(shù)步驟，從數(shù)據(jù)源頭解決特征缺失，規(guī)避“深度學習特征增強MOT”和“生成特征增強MOT”對特征的依賴，且空間聚類和投影操作計算輕量，可保障計算效率與實時性，實現(xiàn)低特征場景下的檢測-關(guān)聯(lián)完美閉環(huán)。

   3、關(guān)鍵突破

   千眼狼圍繞檢測路徑與關(guān)聯(lián)路徑，實現(xiàn)四大關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)突破：

   ·幾何重建：基于極線約束的雙視角匹配與三維重建，即利用左右高速攝像機的內(nèi)參與外參計算基礎(chǔ)矩陣F，并通過極線幾何約束篩選匹配點對，最終使用雙目幾何三角化重建得到3D點云，包含噪聲和離群點。

   · 時空聚類：追蹤多幀圖像中的三維點位置構(gòu)建三維軌跡，再按空間一致性與幀時間連續(xù)性對三維點進行分簇，合并距離接近、變化趨勢一致的點形成連續(xù)軌跡，刪除連續(xù)幀中出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的“短軌跡”，以剔除不穩(wěn)定或偶然出現(xiàn)的噪聲點，得到初步篩選后的有效三維軌跡集合。

   · 物理驗證：將三維軌跡重投影到左右高速攝像機圖像平面，對比左右圖像上的投影軌跡，去除重復匹配的軌跡。

   · 軌跡糾錯與重連：通過對軌跡進行三維二次曲線擬合，并計算實際軌跡點到擬合曲線的誤差，標記超出誤差閾值的異常區(qū)間，斷開異常軌跡段，再依據(jù)軌跡分段的空間位置和時間連續(xù)性計算相似度，對滿足條件的軌跡段進行重連并平滑處理，恢復完整連續(xù)軌跡。

   4、案例驗證

   在一項針對數(shù)百個快速移動黑色小球進行拋落實驗追蹤驗證中，由于黑色小球表面顏色單一缺乏明顯紋理特征，屬于典型低特征場景，通過空間聚類MOT的幾何重建技術(shù)，獲取了黑色小球準確的位置信息，利用2D投影剔除一對多誤匹配方法，提高了軌跡的唯一性和準確性，再進一步通過對軌跡進行擬合分析識別并修正錯誤軌跡連接，增強跟蹤結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。

   5、結(jié)語

   千眼狼“基于空間聚類的MOT技術(shù)”通過結(jié)合雙視角匹配與三維重建，有效解決了低特征環(huán)境下的目標跟蹤難題，利用極線約束篩選匹配點對，通過三維重建獲取準確位置信息，采用空間聚類方法優(yōu)化軌跡，減少了誤匹配和軌跡斷裂問題，具有較強的抗噪能力和軌跡糾錯機制，顯著提升了跟蹤精度和穩(wěn)定性。中科君達視界工程師們將通過算法優(yōu)化提高實時性，進一步提升低特征場景下高速運動目標跟蹤檢測與關(guān)聯(lián)效率。