基于场景理解的非线性行人视频追踪方法：动态阈值优化与多特征融合的创新研究

针对复杂场景下目标检测精度与推理效率失衡、行人遮挡及形变等难题，本研究提出一种融合场景理解与多特征匹配的非线性行人追踪方法。通过动态设置NMS阈值、引入CSPResNet-FPN特征网络及改进GIOULoss 函数，结合匈牙利算法与SIFT特征点匹配，实现MOTA 82.6%、IDF1 80%的高精度实时追踪（22 FPS），显著超越DeepSort性能。

　　

在智能监控领域，行人追踪技术是军事禁区、商场安防等场景的核心需求。然而，现有算法面临两大痛点：固定阈值的非极大值抑制（NMS）策略难以适应不同场景复杂度，导致检测精度与效率失衡；行人形变、遮挡及光照变化易引发追踪漂移。这些问题使得传统方法如DeepSort在实际复杂场景中表现不佳，亟需一种能动态感知环境、融合多维度特征的智能追踪方案。

辽宁省"揭榜挂帅"科技重大专项支持的研究团队在《Displays》发表论文，创新性地将场景理解机制引入追踪框架。该方法首先构建场景复杂度评估体系，通过动态调整NMS阈值实现检测模型的自适应优化；其次，在特征提取阶段采用跨阶段部分残差网络（Cross Stage Partial ResNet, CSPResNet）与特征金字塔网络（FPN）协同架构，增强多尺度特征融合能力；最后，整合卡尔曼滤波预测、匈牙利算法（Hungarian）运动匹配与尺度不变特征变换（SIFT）表面特征匹配，构建抗遮挡追踪系统。关键技术还包括改进的GIOU_Loss
损失函数以提升边界框回归精度。

研究结果

1. 场景理解与动态阈值优化
   通过量化分析图像场景复杂度指标，实验证明动态NMS阈值可使检测模型在拥挤场景下召回率提升12.3%，同时维持22 FPS的实时性能。

2. 特征提取网络改进
   CSPResNet-FPN组合相较于传统VGG网络，在Caltech行人数据集上使特征提取速度提升18%，小目标检测AP提高5.2个百分点。

3. 多特征融合追踪
   在MOTChallenge测试集中，SIFT特征匹配使严重遮挡场景下的ID切换次数降低37%，匈牙利算法将轨迹关联准确率提升至91.4%。

结论与意义
该研究突破性地将场景理解作为阈值调节依据，首次实现检测模型参数与场景复杂度的动态耦合。CSPResNet-FPN架构有效解决多尺度行人特征提取难题，而运动-外观双特征融合策略显著提升遮挡场景鲁棒性。最终系统在保持实时性的前提下，MOTA指标达82.6%，较基线方法提升9.8个百分点，为智能监控、无人驾驶等领域的多目标追踪提供新范式。值得注意的是，该方法对硬件算力需求仅为同类算法的60%，具备良好的工程落地潜力。