【摘要】：視頻多目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)較多時,聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法計(jì)算量大,實(shí)時性差。由于遮擋等問題,聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法得到的往往是目標(biāo)的軌跡片段。針對上述問題,首先利用線性規(guī)劃自適應(yīng)迭代求解m個最優(yōu)聯(lián)合事件簡化聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,然后提出基于Kalman濾波及外推法的雙向運(yùn)動預(yù)測計(jì)算軌跡間的距離矩陣,用近鄰傳播聚類對目標(biāo)的軌跡片段進(jìn)行關(guān)聯(lián)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法在目標(biāo)多且容易發(fā)生遮擋的情況下仍能夠?qū)崟r有效的跟蹤,提高了跟蹤準(zhǔn)確度,具有一定的抗干擾能力。
[Abstract]:When there are more targets in video multi-target tracking, the joint probabilistic data association algorithm has a large amount of computation and poor real-time performance. The joint probabilistic data association algorithm usually gets the trajectory segment of the target due to occlusion and other problems. In order to solve the above problems, the linear programming adaptive iterative algorithm is used to solve m optimal joint event simplified joint probabilistic data association algorithms, and then a distance matrix between bidirectional motion prediction trajectories based on Kalman filter and extrapolation method is proposed. The near neighbor propagation clustering is used to correlate the trajectory segments of the target. The experimental results show that the method proposed in this paper can track in real time and effectively even when there are many targets and occlusion easily. The tracking accuracy is improved and the method has a certain ability of anti-jamming.
【作者單位】： 國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 廖輝榮;李國林;;多目標(biāo)跟蹤中聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 申遠(yuǎn);基于小軌跡關(guān)聯(lián)的多人跟蹤方法研究[D];北京交通大學(xué);2014年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 谷曉琳;周石琳;雷琳;;基于m-best數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和小軌跡關(guān)聯(lián)多目標(biāo)跟蹤算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2017年07期

2 向融;楊永勝;;基于CKF的特征輔助數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)多目標(biāo)跟蹤[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年08期

3 邱新華;謝云;;卡爾曼濾波的安瓿針劑雜質(zhì)檢測算法研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年01期

4 劉小強(qiáng);王睿;曲婧華;;基于隸屬度的概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法[J];空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 劉陜軍;;密集雜波環(huán)境下基于KHM的多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年08期

2 夏鴻建;王波興;陳立平;;多體系統(tǒng)仿真分析平臺子系統(tǒng)建模技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2007年09期

3 丁一;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2007年06期

4 趙艷麗;林輝;趙鋒;王雪松;王國玉;;多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和航跡管理[J];現(xiàn)代雷達(dá);2007年03期

5 李康順;李元香;康立山;李邦河;;一種求解復(fù)雜約束優(yōu)化問題的粒子動力學(xué)演化算法[J];模式識別與人工智能;2006年04期

6 王杰貴;靳學(xué)明;羅景青;;基于信息融合的機(jī)動多目標(biāo)單站無源跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2005年12期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 郭萍;基于視頻的人體行為分析[D];北京交通大學(xué);2012年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張海濤,何清華,陳欠根;遙控挖掘機(jī)器人軌跡跟蹤的電液比例控制系統(tǒng)[J];液壓與氣動;2004年07期

2 王隨平;張海寧;李閃閣;;深海采礦車的軌跡跟蹤控制算法與仿真[J];中原工學(xué)院學(xué)報(bào);2010年01期

3 龍也;謝博文;王小釗;;一種具有普適性的機(jī)器人行走任意軌跡跟蹤算法[J];科協(xié)論壇(下半月);2010年03期

4 李琳輝;連靜;王蒙蒙;王文波;吳淑梅;;基于滑轉(zhuǎn)補(bǔ)償?shù)脑虑蜍囓壽E跟蹤控制算法[J];電機(jī)與控制學(xué)報(bào);2014年01期

5 羅志凡;盧耀祖;張氫;卞永明;;自主移動小車軌跡跟蹤的參數(shù)優(yōu)化及仿真研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2006年08期

6 王隨平;向東偉;廖超;;非完整深海機(jī)器人的軌跡跟蹤[J];中原工學(xué)院學(xué)報(bào);2009年06期

7 吳衛(wèi)國,蔣平,陳輝堂,王月娟;移動小車軌跡跟蹤的力矩控制[J];控制與決策;1999年02期

8 陳啟軍,張宏輝,王月娟,陳輝堂;一種簡單的機(jī)器人魯棒自適應(yīng)軌跡跟蹤控制算法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年S1期

9 王隨平;楊書林;陳蓓;;基于動力學(xué)分析的深海集礦機(jī)軌跡跟蹤研究[J];計(jì)算機(jī)測量與控制;2008年12期

10 張遠(yuǎn)輝;韋巍;虞旦;;基于空氣阻力因子估計(jì)的乒乓機(jī)器人精確軌跡跟蹤[J];光電工程;2009年06期

相關(guān)會議論文 前9條

1 陳啟軍;王月娟;;不依賴模型的機(jī)器人魯棒自適應(yīng)軌跡跟蹤[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

2 晁紅敏;胡躍明;徐建閩;;基于滑模和后推法的自適應(yīng)軌跡跟蹤[A];第二十屆中國控制會議論文集（上）[C];2001年

3 雷鳴;王月娟;蔣平;;視覺引導(dǎo)的機(jī)器人軌跡跟蹤路徑規(guī)劃的一種新方法[A];1994年中國控制會議論文集[C];1994年

4 王仲民;岳宏;劉繼巖;;基于復(fù)合形法機(jī)器人軌跡跟蹤模糊控制器優(yōu)化[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

5 陳鵬程;紀(jì)志成;;動力學(xué)層次移動機(jī)器人軌跡跟蹤控制仿真研究[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

6 劉進(jìn);;影像合成運(yùn)動鏡頭中的軌跡同步技術(shù)[A];2009中國電影電視技術(shù)學(xué)會影視技術(shù)文集[C];2010年

7 韓光信;;考慮執(zhí)行機(jī)構(gòu)動態(tài)的WMR軌跡跟蹤與鎮(zhèn)定統(tǒng)一控制[A];2011年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第一分冊）[C];2011年

8 廖煜雷;龐永杰;;一類欠驅(qū)動機(jī)械系統(tǒng)軌跡跟蹤的滑�？刂品椒╗A];2011年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第一分冊）[C];2011年

9 馮馳;徐冉;;水下潛器垂直運(yùn)動軌跡跟蹤研究[A];2010年通信理論與信號處理學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 譚彥敘　王帝;沈陽沈北分局網(wǎng)上“四戰(zhàn)法”見成效[N];人民公安報(bào);2009年

2 鄧海建;公車監(jiān)控軌跡能否公之于眾[N];青島日報(bào);2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 盧勝男;復(fù)雜交通視頻場景中的車輛軌跡提取及行為分析[D];長安大學(xué);2016年

2 王仲民;移動機(jī)器人路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤問題研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2006年

3 戴娟;火星著陸器軌跡跟蹤控制方法研究[D];北京理工大學(xué);2016年

4 申遠(yuǎn);基于小軌跡關(guān)聯(lián)的多人跟蹤方法研究[D];北京交通大學(xué);2014年

5 MOHAMMED MOHAMMED SALEH ALL-BAIL;[D];武漢理工大學(xué);2011年

6 毛峰;基于多源軌跡數(shù)據(jù)挖掘的居民通勤行為與城市職住空間特征研究[D];華東師范大學(xué);2015年

7 鄧嬌嬌;基于動態(tài)軌跡的統(tǒng)一性潮流法[D];天津大學(xué);2014年

8 尹曉紅;自動引導(dǎo)車運(yùn)動分段控制技術(shù)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2011年

9 院老虎;六輪非對稱月球車運(yùn)動控制方法及參數(shù)辨識研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

10 黃海;新型仿人假手及其動態(tài)控制的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 梁嘉輝;基于激光線結(jié)構(gòu)光3D視覺的機(jī)器人軌跡跟蹤方法與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

2 張茜;智能車輛的軌跡跟蹤控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 高小林;動態(tài)人手跟蹤與軌跡識別技術(shù)的研究[D];華北電力大學(xué);2015年

4 彭旭;移動導(dǎo)軌式6R機(jī)器人運(yùn)動分析及軌跡跟蹤控制仿真[D];浙江大學(xué);2015年

5 王文韜;基于雙PSD的運(yùn)動目標(biāo)軌跡跟蹤測量系統(tǒng)研究[D];大連理工大學(xué);2015年

6 唐華振;基于遠(yuǎn)距離RFID的軌跡跟蹤方法的研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

7 胡守柱;平面3-RRR壓電微動平臺位置域軌跡跟蹤控制方法研究[D];華東理工大學(xué);2016年

8 牟書娟;基于卡爾曼濾波的平面倒立擺最優(yōu)控制研究[D];西南大學(xué);2016年

9 趙巍;激光AGV分段軌跡控制技術(shù)研究[D];山東大學(xué);2016年

10 黃悅;微差異行為識別中的長時軌跡特征構(gòu)造及其復(fù)合Fisher向量生成方法[D];華南理工大學(xué);2016年

，

本文編號：2290929