基于红外油墨标记的舞台演员跟踪算法

作     者：李平 陈书界 王登辉 刘钟淋 王勋 周迪 丁勇 LI Ping;CHEN Shujie;WANG Denghui;LIU Zhonglin;WANG Xun;ZHOU Di;DING Yong

作者机构：浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江省大数据与未来电子商务技术重点实验室浙江杭州310018 浙江宇视科技有限公司浙江杭州310051 浙江大学集成电路学院浙江杭州310058 

出 版 物：《浙江大学学报(理学版)》 (Journal of Zhejiang University(Science Edition))

年 卷 期：2025年第52卷第1期

页      面：50-58页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62002323) 

主　　题：多目标跟踪 舞台演出 红外标记 抗遮挡 ID稳定 

摘      要：随着深度学习技术的不断成熟,基于深度学习的多目标跟踪研究取得了巨大进展。在良好光照条件下,现有基于深度学习的多目标跟踪算法能实现实时、稳定跟踪。然而,在极限光照与遮挡严重的舞台演出环境中,对舞台演员的稳定跟踪仍然面临巨大挑战。舞台演出存在演员表观相似、光照变化剧烈、遮挡频繁等问题,直接使用现有跟踪算法因演员身份切换频繁,导致基于演员跟踪的下游工作,如演员动作识别、虚实投影等无法有效开展。为此,提出了一种基于近红外油墨的舞台演员跟踪算法。由于舞台光源能量谱集中在可见光波段,红外光环境较干净,因此,在红外波段设计了一种抗遮挡、隐形的(可见光下不可见)油墨标记,以增强演员表观辨识度,即将红外油墨以二值环形码方式添加在演员服饰上,将环形码对应的类别标签作为关联演员ID,实现对舞台演员的稳定跟踪。在仿真与真实的标记数据集上的实验结果表明,基于红外油墨的二值环形码在60%的遮挡率下仍能达到90%以上的识别准确率,具有很好的抗遮挡性能。演员跟踪实验结果表明,基于交集比指标的帧内数据关联算法能提升ID跟踪轨迹的稳定性,将其应用于现有跟踪模型,ID的召回率和准确率均得到了较大提升。在不影响舞台演出与观演体验的前提下,解决了舞台暗光、演员表观相似导致的跟踪不稳定问题,且算法成本低、可行性高,在舞台演艺行业具有广泛的应用前景。