資源簡介

(共20張PPT)
浙教版四年級上冊
第13課 數據有關聯
基于IOU的貪婪匹配數據關聯
總結回顧
作業布置
05.
數據關聯算法
04.
03.
數據關聯概念
02.
01.
目 錄
CONTENTS
01
數據關聯概念
數據關聯是多目標跟蹤任務中的關鍵步驟，其目的主要是為了進行幀與幀之間的多個目標的匹配。
1、數據關聯
數據關聯其實就是一個沿著時間軸，將來自同一個物體的不同時刻的信號串聯起來的過程。數據關聯通常在狀態估計之前進行，只有獲得準確的數據關聯處理結果，才能保證后續處理的正確性。
一個人行走的軌跡，第三幀漏檢，導致沒有檢測框，第四幀誤檢，導致一個干擾框。第四幀中有一個檢測結果是錯的，此時就是涉及到了數據關聯，關聯匹配我們收到的檢測結果和真實目標。
數據關聯就是確保a框關聯或者匹配到人（ID:1）上，而不是貓上，也確保誤檢的框或者貓的框不要給到這個人。之后的狀態估計靠傳統卡爾曼濾波器和其變體基本上可以解決。
對于第四幀，我們怎么確定哪個結果是錯的？
傳統的數據關聯算法，第一個功能就是提供了怎么算這個概率的方法，最最簡單的是最近鄰（NN），就是探測結果離我們自己理論預測的結果越近，概率越大。然后我們就挑這個概率最大的結果。
02
數據關聯算法
數據關聯算法：
基于IOU的貪婪匹配
最近鄰算法（Nearest Neighbor，NN）
概率數據關聯（Probability Data Association，PDA）
聯合概率數據關聯（Joint Probability Data Association，JPDA）
匈牙利算法（Hungarian Algorithm）
KM算法（Kuhn-Munkres Algorithm）
數據關聯網絡（Data Association Neural Networks）
03
基于IOU的貪婪匹配數據關聯
3、基于IOU的貪婪匹配
IOU Tracker的跟蹤方式沒有跟蹤，只有數據關聯，關聯指標就是IOU，關聯算法就是一種基于IOU的貪婪匹配算法。基于貪婪算法的數據關聯的核心思想就是，不考慮整體最優，只考慮個體最優。距離度量：IOU
關聯算法：
依次為每條跟蹤軌跡分配觀測量，即計算前一幀檢測框和當前幀的所有檢測框的IOU，只要某個框的IOU滿足指標或者最大，則將這個框與之關聯。但前提是不能漏檢，一旦出現漏檢，匹配上的框必然是錯誤的，或者匹配不上。
由于IOU Tracker僅僅是對觀測量進行了關聯，當目標丟失或者檢測不到的時候，便無法重建軌跡。因此V-IOU加入了KCF單目標跟蹤器來彌補這一漏洞。
04
總結回顧
總結回顧
通過今天的學習有哪些收獲？請分享一下。
05
作業布置
練習1
通過“社團安排表”和以下內容幫王林找到上課時間和地點。
練習2
感謝聆聽

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