面向红外对地场景的多目标跟踪算法OA

针对红外地面多目标跟踪中背景杂波干扰及身份切换等问题,在检测阶段,提出了联合改进YOLOv11检测器与自适应分层关联跟踪算法的红外对地多目标跟踪方法,通过在骨干网络中引入频域处理模块,抑制杂波干扰;在跟踪阶段,为解决身份易切换的问题,提出了自适应分层关联跟踪算法,根据检测置信度和轨迹状态自适应融合交并比(IoU)、外观特征以及运动方向信息进行数据关联;在后处理阶段,引入高斯平滑插值算法,改善轨迹完整性和平滑性。实验结果表明,在公开红外地面多目标跟踪数据集上,相较于基线跟踪方法,提出的方法跟踪精度提高了3.7个百分点,身份保持分数提升了2.5个百分点,有效减少了目标身份的切换次数。