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摘要:
基于随机有限集理论的多伯努利滤波方法能够有效处理多目标跟踪中数目未知且时变的问题,但难以适应复杂环境下视频多目标跟踪中目标之间或背景等干扰问题,尤其是目标相互紧邻和被遮挡时,会导致跟踪精度下降,甚至目标漏跟.针对该问题,在多伯努利滤波框架下,深度分析目标的特征信息,引入抗干扰的卷积特征,提出基于卷积特征的多伯努利视频多目标跟踪算法,并在目标状态提取过程中,进一步提出模板更新,使用自适应学习速率进行更新,适应目标的变化,以解决目标紧邻相互干扰的问题.最后,引入粒子标记技术,实现对视频多目标的航迹跟踪.实验结果表明,提出算法能够有效区分复杂环境下的紧邻多目标,且具有较好的跟踪精度.
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标签多伯努利
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随机有限集
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在线多目标视频跟踪算法综述
视频分析
计算机视觉
多目标跟踪
深度学习
内容分析
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文献信息
篇名 卷积特征多伯努利视频多目标跟踪算法*
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 多伯努利滤波 卷积特征 自适应学习 视频多目标跟踪
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1225-1237
页数 13页 分类号 TP391.41
字数 6962字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨金龙 江南大学物联网工程学院 28 103 7.0 8.0
2 汤玉 江南大学物联网工程学院 2 4 2.0 2.0
3 张光南 长安大学信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多伯努利滤波
卷积特征
自适应学习
视频多目标跟踪
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研究分支
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计算机科学与探索
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2007
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