基于联合多特征直方图的 Mean Shift行人跟踪方法研究

• 作者: 孙远运 武威 王爱丽 董宝田
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 76-85
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41|U298.2
• 字数: 7005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2016.12.012

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董宝田	北京交通大学交通运输学院	70	492	13.0	18.0
2	王爱丽	中国铁路信息技术中心信息工程部	5	12	3.0	3.0
3	孙远运	中国铁路信息技术中心信息工程部	3	8	2.0	2.0
4	武威	北京交通大学交通运输学院	4	16	2.0	4.0