[arXiv 2024] CAMOT: Robust Multi-Object Tracking with Context-Aware Motion Modeling

论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.17533

CAMOT 是一款针对复杂场景下多目标跟踪的模型，核心在于引入上下文感知运动建模，有效提升跟踪的鲁棒性与准确性。该方法结合目标运动信息和环境上下文，克服了传统运动模型在遮挡和运动变化剧烈时的性能瓶颈。

方法概述

背景

• 现有多目标跟踪方法往往依赖简单的运动模型，难以应对目标遮挡、快速运动及环境复杂变化。
• CAMOT 通过引入上下文信息，对目标的运动状态进行动态建模，提高了轨迹预测的准确度和连贯性。

核心技术

1. 上下文感知运动模型

2. 利用目标周围的环境信息（如邻近目标、场景结构）来辅助运动状态估计。

3. 通过图神经网络或注意力机制建模目标之间及目标与环境的关系。

4. 动态轨迹更新

5. 融合运动模型输出和视觉特征，动态调整目标轨迹，增强对遮挡及复杂运动的适应能力。

6. 端到端训练框架

7. 结合检测、关联和运动建模模块，通过统一的损失函数进行端到端训练，简化训练流程。

实验表现

• 在多个公开数据集上，CAMOT 展现了优异的跟踪准确率和鲁棒性。
• 在复杂遮挡和快速运动场景中，明显优于传统运动模型和基于视觉的跟踪方法。

总结

CAMOT 通过引入上下文感知的运动建模，有效提升了多目标跟踪在复杂环境中的性能，尤其在遮挡和动态变化场景下表现突出。该方法为多目标跟踪领域提供了新的思路和方向。

Ref

• https://arxiv.org/abs/2409.17533
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/838222463
• https://blog.csdn.net/weixin_46788581/article/details/142729085
• https://developer.volcengine.com/articles/7428432838263111730