基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪

• 作者: 吴为 王熙 钱沄涛
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 特征匹配 轨迹聚类 运动分析
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 187-192
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201401002

摘要

针对超市等复杂应用环境下的运动目标轨迹跟踪问题，将轨迹聚类运用于目标跟踪中，提出了一种超市顾客运动跟踪方法。该方法对Kanade?Lucas?Tomasi（ KLT）算法提取并跟踪得到的特征点轨迹进行预处理，滤除背景和短时特征点以分离出运动目标所在区域的关键特征点；进而采用均值漂移（ meanshift）算法进行轨迹聚类，解决了单帧静态特征点聚类时的目标遮挡问题；最后采用运动跟踪匹配算法对前后帧的特征点进行最优匹配，解决了目标出入视频区域以及具有复杂路线时的稳定跟踪问题，得到顾客的完整运动轨迹。实验结果表明，该方法能够在超市入口、生鲜区以及收银台等各种典型超市区域中完成顾客轨迹的运动跟踪，并对顾客部分遮挡、复杂运动轨迹以及异步运动等多种特殊情况具有较高的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱沄涛	浙江大学计算机科学与技术学院	37	354	10.0	18.0
2	吴为		3	13	3.0	3.0
3	王熙	浙江大学计算机科学与技术学院	3	27	3.0	3.0