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在線(xiàn)多目標跟蹤作為計算機視覺(jué)和人工智能方面的一個(gè)研究熱點(diǎn)，隨著(zhù)深度學(xué)習的發(fā)展取得了較大的進(jìn)展。但是依然存在諸如復雜場(chǎng)景跟蹤準確度低等亟待解決的問(wèn)題。針對多目標跟蹤研究中存在的行人特征信息較少、跟蹤目標被遮擋等問(wèn)題，提出了一種融合表觀(guān)信息、軌跡歷史信息和目標運動(dòng)信息的多目標跟蹤方法，通過(guò)專(zhuān)門(mén)設計的雙分支網(wǎng)絡(luò )結構和損失函數使模型在學(xué)習時(shí)將三種信息相互融合；改進(jìn)相似性分數計算方法獲得更多的特征信息，提取更為魯棒的特征。多信息融合的多目標跟蹤方法在計算方面開(kāi)銷(xiāo)較少，能夠在測試時(shí)達到實(shí)時(shí)的效果。并且，通過(guò)相關(guān)實(shí)驗驗證，基于多信息融合的多目標跟蹤方法能夠在MOT16數據集上達到很好的性能，可以更好的處理目標遮擋、目標誤檢及目標丟失等情況。