復(fù)雜場景下基于自適應(yīng)分塊的多目標跟蹤方法研究.pdf

1、隨著計算機硬件和多媒體技術(shù)的發(fā)展，以及各國政府和民眾對安防的高度重視，智能視頻監(jiān)控的應(yīng)用變得越來越廣泛，而多目標跟蹤技術(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，多目標跟蹤技術(shù)的研究取得了長足進步，但仍存在許多難題需要解決，如復(fù)雜的跟蹤場景、非剛體目標的姿態(tài)變化、目標遮擋以及跟蹤的實時性等。本文針對復(fù)雜場景下存在目標遮擋、表觀變化以及相似目標

2、的問題，對多目標跟蹤進行了研究，主要研究內(nèi)容及成果為:
　　(1)介紹了多目標跟蹤的基本理論。對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單介紹，并分析了算法的優(yōu)缺點。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)在對多個目標進行跟蹤過程中經(jīng)常存在遮擋、相似目標的情況，為此研究了一種基于自適應(yīng)分塊的粒子濾波多目標跟蹤方法。該方法根據(jù)目標的灰度分布進行自適應(yīng)分塊，提高遮擋情況下準

3、確跟蹤多目標的能力;在粒子濾波跟蹤時，利用均值漂移和模糊C均值聚類獲取每個目標對應(yīng)的粒子群，得到目標最優(yōu)狀態(tài)估計;引入加權(quán)Bhattacharyya距離計算子塊的匹配度，考慮了子塊可靠性對粒子權(quán)重的影響。
　　(3)為了解決多目標跟蹤過程中還經(jīng)常存在的相似目標相互遮擋以及目標表觀變化問題，提出了一種基于自適應(yīng)分塊的多特征融合多目標跟蹤方法。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特征對目標進行描述;在粒