基于m-best数据关联和小轨迹关联多目标跟踪算法

• 作者: 周石琳 谷晓琳 雷琳
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 联合概率数据关联 线性规划 运动预测 近邻传播聚类
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1640-1646
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.07.30

摘要

视频多目标跟踪中目标较多时,联合概率数据关联算法计算量大,实时性差.由于遮挡等问题,联合概率数据关联算法得到的往往是目标的轨迹片段.针对上述问题,首先利用线性规划自适应迭代求解m个最优联合事件简化联合概率数据关联算法,然后提出基于Kalman滤波及外推法的双向运动预测计算轨迹间的距离矩阵,用近邻传播聚类对目标的轨迹片段进行关联.实验结果表明,本文提出的方法在目标多且容易发生遮挡的情况下仍能够实时有效的跟踪,提高了跟踪准确度,具有一定的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷琳	国防科技大学电子科学与工程学院	9	110	7.0	9.0
2	周石琳	国防科技大学电子科学与工程学院	21	289	10.0	16.0
3	谷晓琳	国防科技大学电子科学与工程学院	1	3	1.0	1.0