自适应分块的多特征融合多目标跟踪

发布时间：2018-04-30 11:56

  本文选题：多目标 + 自适应分块　； 参考：《西安电子科技大学学报》2017年02期

【摘要】：针对多目标跟踪过程中存在目标遮挡、表观变化以及目标相似的情况,提出一种基于自适应分块的多特征融合粒子滤波多目标跟踪方法.该方法首先根据目标灰度投影进行自适应分块,融合颜色直方图及方向梯度直方图特征描述各子块,并引入加权Bhattacharyya系数计算粒子的子块匹配度;然后利用模糊C均值聚类获得每个目标的粒子群,得到目标最优状态估计;最后融入粒子空间信息更新子块权重.实验结果表明,该方法在多种复杂情况下,均能准确鲁棒地跟踪多个目标.
[Abstract]:A multi-feature fusion particle filter multi-target tracking method based on adaptive partitioning is proposed to solve the problem of target occlusion, apparent change and target similarity in the process of multi-target tracking. In this method, each sub-block is described by combining color histogram and directional gradient histogram, and the weighted Bhattacharyya coefficient is introduced to calculate the sub-block matching degree of particles. Then the fuzzy C-means clustering is used to obtain the particle swarm of each target, and the optimal state estimation of the target is obtained. Finally, the weight of the sub-block is updated by incorporating the particle space information. The experimental results show that the method can track multiple targets accurately and robustly in many complex cases.
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61673244,61273277) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130131110038)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1824465