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题名基于弱特征重识别的多目标长效摘要
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作者
石亚玲
刘正熙
熊运余
李征
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机构
四川大学计算机学院
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出处
《计算机技术与发展》
2018年第5期27-31,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61471250)
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文摘
在真实的视频监控系统中,存在大量的目标被遮挡的情况。针对目标在发生遮挡之后无法被再次识别,导致同一个目标的轨迹被分为好几段而且无法被关联起来的情况,提出使用目标的弱特征在遮挡发生之后目标再次出现时进行重识别。首先,利用卡尔曼滤波获得目标的预测位置。其次,引入联合概率数据关联算法计算某测量属于目标的联合概率,即测量至多分配一个目标,一个目标仅分配一个测量时的概率。最后,利用概率最大的测量更新目标状态。在遮挡时无法获得目标的准确状态,认为在区域中间出现的新目标可能为以前丢失目标,提出在目标被稳定跟踪时提取目标的弱特征。在遮挡发生之后通过半圆搜索(丢失目标原始运动方向左右90度形成的半圆)寻找新目标比较特征相似度,相似度高则认为目标匹配,从而解决遮挡问题。实验结果表明,相对于原始算法,该算法减少了获得的总摘要数和目标摘要被分段的概率,且增加了正确的摘要数,提高了跟踪系统的鲁棒性,获得目标的长效摘要。
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关键词
多目标跟踪
弱特征
卡尔曼滤波
联合概率数据关联算法
重识别
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Keywords
multi-target tracking
weak features
Kalman filtering
joint probabilisfic data association algorithm
re-identifieation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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