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《南京邮电大学》 2014年
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基于分层关联的多目标跟踪技术研究

孙伟  
【摘要】:目标跟踪技术是计算机视觉与模式识别领域研究的一个重要课题,近年来,受到国内外学者的普遍关注,具有广泛的应用前景。本文从目标检测和目标关联两个方面进行研究,针对跟踪过程中目标遮挡、虚警及标签互换难点,提出了鲁棒跟踪的解决方法。 本文首先介绍了连续最小能量相关的理论,接下来对目标遮挡问题进行理论分析。基于连续最小能量的目标检测技术,通过对目标的检测,实现对运动状态的预测。具体的就是,首先将多目标的观测模型、运动模型、互斥模型、轨迹维持模型以及轨迹修正模型构建在同一个目标函数中;然后,利用梯度下降法对目标函数进行求解,得到各时刻目标的近似最小能量,最终得到多目标的个数和状态。对于目标遮挡问题,本章提出目标遮挡的全局分析策略。该策略通过对目标可视度的分析,找到了一个在闭区间内可微、符合高斯分布的分段高斯指示函数;最后对该指示函数进行求导数,得到目标的检测信息。该方法同时考虑了目标的运动状态和表观模型,可以避免检测对象的虚警和误检。 针对多目标跟踪中的轨迹生成问题,本文提出了多目标分层关联方法。该方法将在线判别算法、匈牙利算法和智能探测相结合,得到平滑、连续的跟踪轨迹。具体地,该方法在目标检测和初始轨迹提取基础上,利用在线判别表观模型(OLDAMs)和AdBoost算法实现目标的初步关联;在线判别表观模型得到的跟踪轨迹过于零散、且不连续,因此对初步关联所得的短小、可靠的跟踪片段进行再次关联;二次关联不适合长时间目标跟踪的过程,因此采用基于最小能量的智能探测方法得到最终的更加平滑、连续的跟踪轨迹。 此外,将本文提出的方法在PETS2009/2010benchmark和TUD-Stadtmitte视频序列库中进行实验,以证明本文提出的方法能够在存在杂波、虚警、漏检的复杂场景中对多个目标实现正确的关联,从而得到稳定、持续的跟踪轨迹。
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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