基于TLD模型的多目標(biāo)跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等領(lǐng)域的發(fā)展逐漸成為熱門的研究課題，其應(yīng)用領(lǐng)域也涉及到我們生活中的方方面面，例如：智能交通系統(tǒng)中對(duì)目標(biāo)車輛或行人的定位與分析，安防系統(tǒng)中對(duì)可疑目標(biāo)的跟蹤，人機(jī)交互過程中對(duì)特定動(dòng)作的識(shí)別等。本文選取近幾年來備受關(guān)注的TLD跟蹤模型（Tracking-Learning-Detection）作為切入點(diǎn)，分析了算法的結(jié)構(gòu)原理與流程框架，并且在此基礎(chǔ)上研究了TLD模型應(yīng)用于多目標(biāo)跟蹤的情況，最后基于改進(jìn)后的

2、算法設(shè)計(jì)出一個(gè)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)目標(biāo)的長時(shí)跟蹤。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹和分析TLD長時(shí)間跟蹤算法，從檢測(cè)跟蹤學(xué)習(xí)三個(gè)方面出發(fā)介紹了算法的框架結(jié)構(gòu)和執(zhí)行流程，分析和比較了TLD跟蹤模型與傳統(tǒng)跟蹤檢測(cè)算法的優(yōu)勢(shì)與不足。⑵針對(duì)TLD算法中的兩個(gè)問題：窗口掃描耗時(shí)過多和只能進(jìn)行單目標(biāo)跟蹤提出了改進(jìn)方法。針對(duì)原算法中掃描階段遍歷圖像耗時(shí)過多問題，提出一種判別機(jī)制來篩選輸入到檢測(cè)器的掃描窗口數(shù)量。針對(duì)多目標(biāo)跟蹤問題，在初

3、始化階段，引入跟蹤目標(biāo)唯一標(biāo)識(shí)ID概念，對(duì)多個(gè)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行有效的區(qū)分，跟蹤過程中，跟蹤模塊檢測(cè)模塊與學(xué)習(xí)模塊的目標(biāo)模型訓(xùn)練均以此ID來實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)目標(biāo)的分別處理。⑶設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于TLD模型的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用MFC應(yīng)用程序框架與Opencv視覺圖像處理庫編寫，基本交互操作有從視頻文件讀取視頻，從攝像頭讀取視頻，多目標(biāo)跟蹤，跟蹤目標(biāo)坐標(biāo)位置保存以及視頻截圖。該系統(tǒng)對(duì)基于TLD模型的跟蹤算法進(jìn)行封裝，提供操作性強(qiáng)簡單易用的交互界