基于时空模型视频监控的行人活动预测算法

• 作者: 李旻先 江志浩 赵春霞 邵晴薇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 行人再识别 时空关系模型 活动预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 149-153
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.01.027

摘要

在现代监控和视频检索系统中,跨摄像头行人跟踪问题仍然是个挑战,其原因是行人再识别时庞大的搜索空间,特别是当有大量的摄像头和行人的时候.针对跨摄像头行人再匹配计算量大,耗时久等问题,提出一种融合样本数理统计和混合高斯分布的时空关系模型.该模型可以有效地预测行人活动,即当一个行人从一个摄像头可视区域离开时,我们能够预测该行人下一次直接进入摄像头可视区域的时间和所在的出入点位置.根据预测的结果,极大地减少了行人再识别的匹配范围,从而提高匹配识别的准确率,再依赖行人的表现模型和轨迹进行行人再识别,最终实现跨摄像头行人持续跟踪的目的.实验结果表明了模型的表现与实际情况比较接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与工程学院	177	2193	25.0	36.0
2	江志浩	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
3	李旻先	南京理工大学计算机科学与工程学院	5	27	3.0	5.0
4	邵晴薇	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	3	1.0	1.0