吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2014年
6期
675-683
,共9页
多目标跟踪%无重叠视野%时空特征%目标关联
多目標跟蹤%無重疊視野%時空特徵%目標關聯
다목표근종%무중첩시야%시공특정%목표관련
multi-object tracking%non-overlapping field of views (FOVs)%spatio-temporal information%objective correlation
在非重叠视野摄像机网络中,因视觉盲区等因素的存在,难以对人体目标进行准确可靠的持续跟踪,为此,提出一种融合主颜色特征、纹理特征和时空拓扑特征的目标跟踪算法.该算法将人体区域分割成上、中、下3个目标子块,分别利用最近邻聚类算法提取每个目标子块的主颜色信息,并计算主颜色匹配率;通过提取目标的空间纹理特征获得纹理匹配率;最后通过融合计算人体外观匹配模型.同时,根据目标关联信息的累计统计信息,采用增量学习思路建立和更新摄像机网络的时空拓扑关系.实际场景的实验表明,该算法能有效地对非重叠视野多摄像机网络中出现的人体目标进行连续跟踪,并随系统的持续运行和监控区域中新目标的不断出现,其跟踪准确度也随之提高.
在非重疊視野攝像機網絡中,因視覺盲區等因素的存在,難以對人體目標進行準確可靠的持續跟蹤,為此,提齣一種融閤主顏色特徵、紋理特徵和時空拓撲特徵的目標跟蹤算法.該算法將人體區域分割成上、中、下3箇目標子塊,分彆利用最近鄰聚類算法提取每箇目標子塊的主顏色信息,併計算主顏色匹配率;通過提取目標的空間紋理特徵穫得紋理匹配率;最後通過融閤計算人體外觀匹配模型.同時,根據目標關聯信息的纍計統計信息,採用增量學習思路建立和更新攝像機網絡的時空拓撲關繫.實際場景的實驗錶明,該算法能有效地對非重疊視野多攝像機網絡中齣現的人體目標進行連續跟蹤,併隨繫統的持續運行和鑑控區域中新目標的不斷齣現,其跟蹤準確度也隨之提高.
재비중첩시야섭상궤망락중,인시각맹구등인소적존재,난이대인체목표진행준학가고적지속근종,위차,제출일충융합주안색특정、문리특정화시공탁복특정적목표근종산법.해산법장인체구역분할성상、중、하3개목표자괴,분별이용최근린취류산법제취매개목표자괴적주안색신식,병계산주안색필배솔;통과제취목표적공간문리특정획득문리필배솔;최후통과융합계산인체외관필배모형.동시,근거목표관련신식적루계통계신식,채용증량학습사로건립화경신섭상궤망락적시공탁복관계.실제장경적실험표명,해산법능유효지대비중첩시야다섭상궤망락중출현적인체목표진행련속근종,병수계통적지속운행화감공구역중신목표적불단출현,기근종준학도야수지제고.
