基于多模态细粒度语义单元时序引导的复杂场景多目标跟踪算法SemTG-Track研究

【编辑推荐】针对复杂场景下多目标跟踪(MOT)存在的身份一致性保持难题，研究团队创新性地提出SemTG-Track框架，通过视觉-语言模型(VLM)与混合LoRA专家系统融合，实现跨模态语义单元的细粒度对齐与动态匹配。该方法在MOT17/20数据集上MOTA提升2.0/0.4个百分点，HOTA提升4.1/2.2个百分点，为解决目标遮挡、外观突变等关键问题提供了语义级解决方案。

　　

在计算机视觉领域，多目标跟踪(Multi-Object Tracking, MOT)一直是智能监控、自动驾驶等应用的核心技术。然而，当目标遭遇遮挡、模糊或运动模式突变时，传统基于外观特征(YOLO系列算法)和运动轨迹(Kalman滤波)的方法往往出现跟踪漂移和身份混淆。ByteTrack等纯运动特征方法在目标遮挡时误差累积严重，FeatureSORT等结合外观特征的方法又难以应对视觉相似干扰，而SUSHI等图网络方法缺乏对语义的动态理解——这些痛点揭示了现有技术对深层语义信息利用的不足。

针对这一挑战，研究人员创新性地提出SemTG-Track框架，通过跨模态语义单元实现目标身份的长时一致性保持。该研究构建了包含语义单元时序完整性生成(STCG)、异构语义表征对齐(HSRA)和时序采样动态匹配(TSDM)的三模块体系，首次将视觉-语言模型(CLIP)与LoRA适配技术结合，形成可解释的语义跟踪机制。实验证明，该方法在MOT17数据集上MOTA(多目标跟踪准确率)提升2.0个百分点，HOTA(高阶跟踪准确率)提升4.1个百分点，显著优于传统方法。

关键技术包括：(1)利用VLM生成包含颜色、形状等属性的完整语义单元组(CSUG)；(2)采用混合LoRA专家(MoLE)实现细粒度语义对齐；(3)基于目标行为变化率动态调整采样窗口的TSDM策略。研究数据来自标准测试集MOT17/20，通过对比ByteTrack、FeatureSORT等基线方法验证有效性。

【Semantic-unit Temporal Completeness Generation】
STCG模块通过知识蒸馏将视觉目标转化为多维语义单元组，包括颜色"red jacket"、形态"backpack"等动态更新描述。实验显示该模块使目标区分度提升37%，尤其在80%遮挡场景下仍能保持语义连贯性。

【Heterogeneous Semantic Representation Alignment】
HSRA采用双域专家机制，将颜色特征(RGB空间)与语义单元(CLIP嵌入空间)通过LoRA权重动态融合。在MOT20密集场景中，该设计使ID Switch(身份切换)减少42%，验证了跨模态对齐的有效性。

【Temporal Sampling and Dynamic Matching】
TSDM引入轨迹平滑度指标λ_t和行为突变检测器，当λ_t>0.8时自动扩大采样窗口。实际测试表明，该策略在保持90%跟踪精度同时降低31%计算负载。

研究结论指出，SemTG-Track通过语义单元的时空演化建模，首次实现了复杂场景下的动态语义一致性保持。在讨论部分，作者坦承实时语义生成的计算瓶颈，但强调该方法为医疗监控中患者行为分析、自动驾驶行人意图理解等场景提供了新范式。这项工作被《Expert Systems with Applications》收录，其创新性体现为：将MoLE架构引入MOT任务，建立可解释的语义跟踪理论框架，并为多模态时序数据分析树立了新基准。