基于联合多特征直方图的Mean Shift行人跟踪方法研究

发布时间：2017-10-08 06:13

  本文关键词：基于联合多特征直方图的Mean Shift行人跟踪方法研究

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【摘要】：针对单一颜色特征和目标间遮挡导致跟踪性能差的缺陷,提出一种联合多特征直方图和Mean Shift算法相结合的行人跟踪方法。将目标颜色和边缘特征使用直方图模型进行描述,利用运动信息修正颜色、边缘直方图核函数,以降低算法受目标形变、背景干扰和局部遮挡的影响。融合多特征直方图信息构建目标和候选目标模型,将其嵌入到Mean Shift跟踪框架中,实现行人跟踪。针对目标遮挡丢失问题,提出四步搜索策略法,通过目标周围环境、运动等信息捕获丢失目标。实验结果表明,该方法具有较高的准确性,能实时有效地跟踪行人目标,检测到的速度、加速度等交通信息与实际采集的相匹配。
【作者单位】： 中国铁路信息技术中心信息工程部;北京交通大学交通运输学院;
【关键词】： 智能交通 行人跟踪 均值漂移 直方图分布 联合特征 搜索策略
【基金】：中国铁路总公司科技研究开发计划(2014X009-A) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2009AA11Z207) 高等学校博士学科点专项科研基金(20110009110011)
【分类号】：TP391.41;U298.2
【正文快照】： 信息是智能交通系统(ITS)的灵魂,实时准确地获取交通流中运动目标的信息可以提高ITS的实施效果,对交通规划、设计、管理和控制等意义重大。近年来,计算机视觉技术的发展为ITS提供了有力工具,运动目标跟踪技术是其重要的组成部分[1-2],是获取交通场景内交通信息的主要途径,也是

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本文编号：992431