我们已经生活在一个被摄像头和视频包围的世界里，从手机、汽车、无人机到各类监控设备，随处可见摄像头的“身影”。据前瞻产业研究院2020年的报告分析，预计到2025年全球摄像头镜头的出货量将超过120亿颗。
面对海量的摄像头及其产生的视频素材，如何利用具有深度学习功能的 AI 技术，高效、智能地处理、挖掘信息，已成为一项非常有价值的课题。
一、目标跟踪简介
视频目标跟踪技术（也称为：目标跟踪、视觉跟踪），作为计算机视觉领域中基础的、重要的研究方向之一，可广泛应用在交通管理、安防监控、自动驾驶、机器人、体育赛事转播等领域，其已成为一大研究热点。
二、目标跟踪分类
● 根据跟踪的目标数量，目标跟踪任务可分为单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）；
● 根据背景状态，可分为静态背景下的目标跟踪和动态背景下的目标跟踪；
● 根据摄像头数量，可分为单摄像头跟踪和多摄像头跟踪；
● 根据任务计算类型，可分为在线跟踪、离线跟踪；
更多分类可参考下图：
目标跟踪纵览
其中，多目标跟踪作为计算机视觉中的一项中级任务，仍然是一项具有挑战性的任务，因为它需要同时解决目标检测、轨迹估计、数据关联和重识别问题。另外它也是许多高级任务的基础，如姿态估计、动作识别和行为分析等。
让我们一起来看看。
三、什么是多目标跟踪任务
多目标跟踪与单目标跟踪是一组相对的概念。
单目标跟踪是指，在视频的初始帧画面上框出单个目标，预测后续帧中该目标的大小与位置。该目标始终位于视场中，并且对目标种类无限制。
单目标跟踪示意
而多目标跟踪是在事先不知道目标数量的情况下，对视频中的行人、汽车、动物等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID，以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。[2]
多目跟踪示意
四、多目标跟踪方法步骤
多目标跟踪主要分为以下四个步骤：[3]
1. 对象初始化
首先对各个视频帧中的新出现的对象进行建模，即对象初始化；
2. 检测与特征提取
其次根据建立的模型进行对象检测，获得初始对象序列的特征；
3. 相似度计算
根据得到的特征，在后续帧中重复寻找目标对象进行相似度度量；
4. 数据关联
根据相似度度量结果对目标进行关联，获得一系列的对象轨迹。
五、多目标跟踪任务难点
相对于单目标跟踪，多目标跟踪面临着更加复杂的问题包括频繁的遮挡、轨迹的管理、相似的外观和多目标间的相互影响。
在实际的应用场景中，需要面对存在的各种复杂变化（以行人跟踪为例）：
1. 目标自身的变化
目标的颜色变化（行人的衣服颜色变化），目标的尺度变化（离摄像头的远近）和目标的形态变化（行人的站立、蹲与躺）等。
2. 外界环境的变化
光线明暗的变化、目标所处环境的多样性、目标的消失与出现和目标的遮挡问题。
这些复杂变化会影响跟踪对象与背景环境的区分度，从而进一步影响多目标跟踪算法的跟踪效果和结果的好坏，所以需要恰当地处理这些变化来提高多目标跟踪的准确性。
六、多目标跟踪常用数据集
目前多目标跟踪领域的重要基准是MOTChallenge，作为上传并公布多目标跟踪方法研究成果的公共平台，其拥有最大的公开行人跟踪数据集。[4]
其提供的数据集包括：MOT 15、MOT 16、 MOT 17、MOT 20，这些数据集都提供了训练集的标注，训练集与测试集的检测，以及数据集的目标检测结果，主要侧重于密集场景下行人跟踪任务。
MOT系列数据集的视频序列及其主要属性
另外还有近几年出的TAO数据集，是一个类似COCO的多样化的MOT数据集，其中包含2907个不同环境的高清视频，平均长度半分钟，包含833个类别，比现有的数据集高出一个数量级。
七、多目标跟踪数据集资源
OpenDataLab平台已经上架了多目标跟踪（MOT）系列数据集，提供了丰富的数据集信息、流畅的下载速度，快来体验吧！
· MOT15
· MOT16
· MOT17
· MOT20
· TAO
参考资料：
[1]https://arxiv.org/abs/1912.00535
[2]https://www.bilibili.com/read/cv12115742
[3]文成宇. 复杂场景行人的多目标跟踪方法[D].中国矿业大学,2021.
[4]徐涛,马克,刘才华. 基于深度学习的行人多目标跟踪方法[J]. 吉林大学学报(工学版),2021,51(01):27-38.
