陈 明，武一民，高博麟，郑凯元

（1.河北工业大学机械工程学院，天津300130；2.清华大学车辆与运载学院，北京100084）

前言

随着智能网联汽车云控系统和智能交通系统的快速发展，路侧感知成为了车路协同感知的重要组成部分，在提高感知精度、扩大感知范围等方面发挥着不可或缺的作用［1］。其中在复杂环境中利用摄像机跟踪运动目标是路侧感知中十分具有挑战的问题。目前单摄像机下的目标跟踪方案相对成熟，但受制于有限的视野范围，基于单摄像机的目标跟踪无法覆盖更大的区域。与此同时，大量摄像机往往独立工作，各个摄像机之间对于目标的感知信息不能被充分利用，导致同一目标在不同摄像机间被识别为不同身份，为构建目标的全局轨迹增加了困难。而多摄像机目标跟踪技术通过利用两个或两个以上的摄像机，根据摄像机部署关系与目标信息，对视野中的同一目标进行身份一致性标记，从而实现跨视野、长时段的目标连续跟踪。

根据摄像机间视野的分布情况，研究可分为有重叠视野与无重叠视野两个方面。在有重叠视野方面，目前主要采用的研究方法有3类。（1）基于特征匹配的目标交接法通过提取目标的某一外观特征，或融合多个外观特征，对目标之间的外观相似程度进行度量，将相似度较高的两目标进行匹配。所选取的外观特征包括颜色［2］、轮廓［3］、纹理［4］等，但由于不同摄像机间视角及亮度存在差异，同一目标的特征在不同相机间可能会存在较大的差异，影响匹配准确率。……