復(fù)雜場(chǎng)景下基于自適應(yīng)分塊的多目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)硬件和多媒體技術(shù)的發(fā)展，以及各國(guó)政府和民眾對(duì)安防的高度重視，智能視頻監(jiān)控的應(yīng)用變得越來(lái)越廣泛，而多目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域最基本的核心技術(shù)，具有重要的研究意義和廣闊的應(yīng)用前景，受到來(lái)自世界各地的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界科研人員的普遍關(guān)注和研究。目前，多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但仍存在許多難題需要解決，如復(fù)雜的跟蹤場(chǎng)景、非剛體目標(biāo)的姿態(tài)變化、目標(biāo)遮擋以及跟蹤的實(shí)時(shí)性等。本文針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下存在目標(biāo)遮擋、表觀變化以及相似目標(biāo)

2、的問(wèn)題，對(duì)多目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了研究，主要研究?jī)?nèi)容及成果為:
　　(1)介紹了多目標(biāo)跟蹤的基本理論。對(duì)貝葉斯理論框架下的卡爾曼濾波和粒子濾波的基本原理做了簡(jiǎn)單介紹，并分析了算法的優(yōu)缺點(diǎn)。介紹了均值漂移算法和模糊C均值算法的基本原理，并研究了算法的基本步驟。
　　(2)在對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤過(guò)程中經(jīng)常存在遮擋、相似目標(biāo)的情況，為此研究了一種基于自適應(yīng)分塊的粒子濾波多目標(biāo)跟蹤方法。該方法根據(jù)目標(biāo)的灰度分布進(jìn)行自適應(yīng)分塊，提高遮擋情況下準(zhǔn)

3、確跟蹤多目標(biāo)的能力;在粒子濾波跟蹤時(shí)，利用均值漂移和模糊C均值聚類獲取每個(gè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的粒子群，得到目標(biāo)最優(yōu)狀態(tài)估計(jì);引入加權(quán)Bhattacharyya距離計(jì)算子塊的匹配度，考慮了子塊可靠性對(duì)粒子權(quán)重的影響。
　　(3)為了解決多目標(biāo)跟蹤過(guò)程中還經(jīng)常存在的相似目標(biāo)相互遮擋以及目標(biāo)表觀變化問(wèn)題，提出了一種基于自適應(yīng)分塊的多特征融合多目標(biāo)跟蹤方法。該方法在上一方法的基礎(chǔ)上加入了多特征融合策略，融合顏色直方圖和HOG特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行描述;在粒