本研究提出了一种增强型的运动感知多目标跟踪系统，集成了不同对象的多种运动模式，并引入动态重连上下文模块、三维积分图像模块等手段，取得了比其他先进跟踪器更为优越的高效性能。

Sep, 2020

通过对 Kalman 滤波进行改进以减小轨迹漂移噪声，并引入一种新的在线轨迹有效性机制来减少幽灵轨迹，从而在 3D 多物体跟踪中提出了 RobMOT 框架，该框架在各种检测器上表现出优于截至目前最先进方法的卓越性能，包括深度学习方法，在 MOTA 上的边缘为 3.28％，在 HOTA 上的边缘为 2.36％，并且在处理延迟上提高了 59％。

May, 2024

本文介绍了一种新的鲁棒性强的跟踪器，该跟踪器可以将运动和外观信息、相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波状态向量相结合，其新的跟踪器 BoT-SORT 和 BoT-SORT-ReID 在 MOTChallenge 的 MOT17 和 MOT20 测试集上均排名第一。

Jun, 2022

本文提出了一种新的 KF-based 预测模块，通过整合相机运动、深度信息和目标运动模型，解耦相机运动对目标轨迹的影响，最大程度地提高目标运动模型的可靠性，从而显著降低 OC-SORT 和 Deep OC-SORT 的身份切换数量，提高性能指标如 HOTA 超过 5%。

Apr, 2024

本文提出了一种名为 MotionTrack 的简单而有效的多目标跟踪器，它在统一框架中学习健壮的短期和长期运动，以将轨迹从短范围关联到长范围。通过在检测范例跟踪中嵌入 Interaction Module 和 Refind Module​​，在挑战性场景中，该方法在各种 MOT 指标上均实现了最先进的性能。

Mar, 2023

提出一种应用注意力度量编码来解决自动驾驶场景下多目标跟踪问题的方法，此方法通过软性数据关联来聚合所有物体检测的信息，从而使得模型能够在数据驱动的方式下推理出目标物体的遮挡情况并进行跟踪，实验结果表明该方法在规模较大的数据集上优于现有的视觉多目标跟踪技术。

Aug, 2020

本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力的反映以及剩余失败情况的分布和原因，并提出了未来三维多目标跟踪的研究方向。

Nov, 2021

本文提出了一种新的基于人群密度图的多目标追踪（MOT）算法 —— 计数式追踪。通过联合建模检测、计数和跟踪多个目标为网络流算法，该算法同时找到全局最优的多个目标检测和轨迹。该方法在人员、细胞和鱼群跟踪等各领域的公共基准测试中表现出了良好的结果。

Jul, 2020

提出了一种简单但健壮的框架，将物体检测和关联作为从配对噪声框到配对真实框的一致去噪扩散过程来联合建模，通过新颖的渐进去噪扩散策略大幅提升了跟踪器的效果，在推理中，模型通过灵活的一步或多步去噪扩散过程，将一组随机生成的配对框优化为检测和跟踪结果，大范围实验证明了该方法在多个 MOT 基准测试上与当前最先进的方法相当。

Aug, 2023

本文介绍了一种在线目标跟踪方法，采用卡尔曼滤波器估算对象状态，并测量预测对象状态和当前检测数据之间的马氏距离以进行数据关联，该方法在 NuScenes Tracking Challenge 中表现优异。

Jan, 2020