Seguimiento multipedestre basado en YOLOv8 mejorado y OC-SORT

El seguimiento multipedestre es una tarea importante para los sistemas de percepción ambiental de vehículos autónomos. En la tarea de seguimiento multipedestre, la oclusión mutua, los cambios de postura, el tamaño pequeño y las malas condiciones de iluminación suelen presentar desafíos. Para superar estos problemas, proponemos un método de seguimiento multipedestre basado en detección, es decir, combinando el algoritmo de detección de objetos You Only Look Once (YOLO) v8 mejorado con el algoritmo de seguimiento en tiempo real y centrado en la observación mejorado (OC-SORT). Específicamente, primero, mejoramos el detector de peatones YOLOv8 construyendo un bloque C2f-Clo, introduciendo un bloque de centro visual explícito y diseñando una cabeza de detección convolucional compartida ligera. En segundo lugar, mejoramos el rastreador OC-SORT utilizando una intersección sobre unión modificada por altura. Los resultados de los experimentos en los conjuntos de datos de seguimiento de peatones MOT17 y MOT20 muestran que nuestro método logra mejoras de 7.1% y 6.5% en HOTA, 8.5% y 8.8% en MOTA, 5.5% y 6.1% en MOTP, 5.2% y 6.7% en IDF1, y disminuciones de 648 y 692 en IDSW, respectivamente, en comparación con la línea base.