本文選題：多目標(biāo) + 自適應(yīng)分塊��； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)多目標(biāo)跟蹤過(guò)程中存在目標(biāo)遮擋、表觀變化以及目標(biāo)相似的情況,提出一種基于自適應(yīng)分塊的多特征融合粒子濾波多目標(biāo)跟蹤方法.該方法首先根據(jù)目標(biāo)灰度投影進(jìn)行自適應(yīng)分塊,融合顏色直方圖及方向梯度直方圖特征描述各子塊,并引入加權(quán)Bhattacharyya系數(shù)計(jì)算粒子的子塊匹配度;然后利用模糊C均值聚類(lèi)獲得每個(gè)目標(biāo)的粒子群,得到目標(biāo)最優(yōu)狀態(tài)估計(jì);最后融入粒子空間信息更新子塊權(quán)重.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在多種復(fù)雜情況下,均能準(zhǔn)確魯棒地跟蹤多個(gè)目標(biāo).
[Abstract]:A multi-feature fusion particle filter multi-target tracking method based on adaptive partitioning is proposed to solve the problem of target occlusion, apparent change and target similarity in the process of multi-target tracking. In this method, each sub-block is described by combining color histogram and directional gradient histogram, and the weighted Bhattacharyya coefficient is introduced to calculate the sub-block matching degree of particles. Then the fuzzy C-means clustering is used to obtain the particle swarm of each target, and the optimal state estimation of the target is obtained. Finally, the weight of the sub-block is updated by incorporating the particle space information. The experimental results show that the method can track multiple targets accurately and robustly in many complex cases.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61673244,61273277) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130131110038)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1824465