检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江大学电气学院控制理论与控制工程系,杭州310027
出 处:《光电工程》2012年第9期56-64,共9页Opto-Electronic Engineering
基 金:国家863项目资助(84861);国家自然科学基金(60704030);中央高校基本科研业务费专项资金资助
摘 要:本文针对单目摄像头、复杂可变背景环境下的多目标跟踪问题,将tracking-by-detection方法与粒子滤波相结合,从不稳定的信息源中提取高置信度模型作为观测,在半监督学习框架中实现了动态视频场景中的多个目标跟踪,并设计了一个多目标的维护机制以应对遮挡、背景变化、目标进出场景等可能引起目标混淆的情况。实验证明,本文提出的算法能够稳定跟踪复杂场景中的多个目标,有效区分不同目标,对目标的遮挡、背景干扰等均有良好的处理效果。This paper focuses on multiobjects tracking problems in monocular camera and mutative background complex scenes. We achieve multiobjects tracking in dynamical scenes under a semisupervised learning framework, which combines trackingbydetection method and particle filter together, integrates unreliable information sources and extracts a highconfidence observation model from it. Then an objects maintenance scheme is carried out to cope with occlusion, background changing, entry/exit and so on. The results on standard datasets demonstrate advantages of the proposed algorithm in complex environment, particularly on scenes with occlusion and obstruction.
关 键 词:多目标跟踪 基于检测跟踪 双层粒子滤波 半监督Hough FORESTS
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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