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本发明公开了一种基于CenterNet与深度关联矩阵的行人多目标跟踪方法，首先采用CenterNet来提取输入图片中的行人特征，并以矩形框的形式检测出行人在输入图片中的位置，然后计算每个矩形框的中心，在CenterNet网络各阶段中提取出中心对应的特征，再将提取的特征拼接构建特征关联矩阵，再采用深度亲和力网络DAN对提取的特征进行压缩与关联匹配，进而实现复杂场景下行人多目标的跟踪。本发明是一种兼具高性能与高效率的行人多目标跟踪技术，其采用检测与Id关联匹配共享特征提取网络，联合训练的创新模式，降低效率的同时保障了较高的跟踪精度。

（1）检测分支与跟踪分支共用特征提取网络，实现了特征的高效复用，保证了跟踪的高精度； （2）有效减少了网络参数，能达到实时效果，具备很高的效率； （3）通过深度亲和力网络进行关联匹配，具有很强的鲁棒性。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。