该论文提出了一个简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 滤波器和匈牙利算法进行状态估计和数据关联，并提出了新的 3D MOT 评估工具和新的评估指标，可在 KITTI 和 nuScenes 数据集上获得最先进的性能和最快的速度。

Jul, 2019

本研究提出了一种简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 过滤器和匈牙利算法实现状态估计和数据关联，并提出了一种新的 3D MOT 评估工具以及三种新的评估指标。该方法在 KITTI 上表现出强大的 3D MOT 性能，并以 207.4 FPS 的速度运行。

Aug, 2020

本篇研究论文提出了一种基于学习的三维多目标跟踪方法，在公共数据集 nuScenes 上取得了近年来最好的性能表现，采用的关键技术包括神经消息传递网络、数据关联和轨迹稳定性的处理。

Apr, 2021

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

基于 Transformer 架构构建的学习几何 3D MOT 框架 3DMOTFormer，在进行跟踪检测双向图的基础上，通过边分类进行数据关联，并提出了一种新颖的在线训练策略，通过自回归和递归前向传播以及序列化批量优化来减少训练和推断之间的分布不匹配。

Aug, 2023

本文提出了一种基于 LiDAR 的三维多目标跟踪框架 FlowMOT，该框架结合了点运动信息和传统的匹配算法，通过使用匈牙利算法生成最优匹配关系来完成跟踪任务。实验结果表明，该方法胜过最近的端到端方法，并且在各种速度场景下可以稳定地工作。

Dec, 2020

本文介绍了一种有效的框架以及注释轨迹的方法，用于生成具有前所未有的规模的 MOT 数据集，并通过验证表明我们的方法比现有技术更加准确和高效。此外，我们还 crowdsourcing 了 PathTrack 数据集，这个大规模的数据集将对物体追踪及目标识别领域产生重要影响，证明了这个数据集的价值，并且用已有的数据训练之后另行测评的结果证明了我们的方法的有效性。

Mar, 2017

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

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

提出了一种基于运动感知的单目三维多目标跟踪（MoMA-M3T）框架，通过在时间帧内捕捉物体的运动线索，将历史物体轨迹与当前观察结果进行匹配，实现与最先进方法相媲美的性能。

Aug, 2023