【摘要】：視頻多目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)較多時(shí),聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法計(jì)算量大,實(shí)時(shí)性差。由于遮擋等問(wèn)題,聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法得到的往往是目標(biāo)的軌跡片段。針對(duì)上述問(wèn)題,首先利用線性規(guī)劃自適應(yīng)迭代求解m個(gè)最優(yōu)聯(lián)合事件簡(jiǎn)化聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,然后提出基于Kalman濾波及外推法的雙向運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)計(jì)算軌跡間的距離矩陣,用近鄰傳播聚類對(duì)目標(biāo)的軌跡片段進(jìn)行關(guān)聯(lián)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法在目標(biāo)多且容易發(fā)生遮擋的情況下仍能夠?qū)崟r(shí)有效的跟蹤,提高了跟蹤準(zhǔn)確度,具有一定的抗干擾能力。
[Abstract]:When there are more targets in video multi-target tracking, the joint probabilistic data association algorithm has a large amount of computation and poor real-time performance. The joint probabilistic data association algorithm usually gets the trajectory segment of the target due to occlusion and other problems. In order to solve the above problems, the linear programming adaptive iterative algorithm is used to solve m optimal joint event simplified joint probabilistic data association algorithms, and then a distance matrix between bidirectional motion prediction trajectories based on Kalman filter and extrapolation method is proposed. The near neighbor propagation clustering is used to correlate the trajectory segments of the target. The experimental results show that the method proposed in this paper can track in real time and effectively even when there are many targets and occlusion easily. The tracking accuracy is improved and the method has a certain ability of anti-jamming.
【作者單位】： 國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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