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基于活动状态预测与分类的多目标跟踪
被引量：
3
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作者
段萌远
于俊清
王锦
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第11期43-45,49,共4页
固定单摄像机多目标跟踪的难点在于对多目标互相遮挡情况的处理。针对此问题,本文提出一种基于活动状态预测与分类的多目标跟踪算法,并通过对数字视频中多人的跟踪对算法进行测试。通过对实际情况的分析总结将目标活动状态分为六类,利...
固定单摄像机多目标跟踪的难点在于对多目标互相遮挡情况的处理。针对此问题,本文提出一种基于活动状态预测与分类的多目标跟踪算法,并通过对数字视频中多人的跟踪对算法进行测试。通过对实际情况的分析总结将目标活动状态分为六类,利用卡尔曼滤波对遮挡的预测信息,结合区域匹配信息对目标的活动状态进行归类。最后,通过采用不同的目标定位及模板更新策略处理不同活动状态的目标,达到跟踪的目的。实验证明,对目标的分类处理使算法对多目标跟踪具有较好的适应性和准确性。
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关键词
多目标跟踪
活动状态分类
活动状态
预测
均值平移
遮挡预测
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题名
基于活动状态预测与分类的多目标跟踪
被引量：
3
1
作者
段萌远
于俊清
王锦
机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第11期43-45,49,共4页
基金
华为基金资助项目(YJCB20050241N)
湖北省自然科学基金资助项目(2005ABA265)
文摘
固定单摄像机多目标跟踪的难点在于对多目标互相遮挡情况的处理。针对此问题,本文提出一种基于活动状态预测与分类的多目标跟踪算法,并通过对数字视频中多人的跟踪对算法进行测试。通过对实际情况的分析总结将目标活动状态分为六类,利用卡尔曼滤波对遮挡的预测信息,结合区域匹配信息对目标的活动状态进行归类。最后,通过采用不同的目标定位及模板更新策略处理不同活动状态的目标,达到跟踪的目的。实验证明,对目标的分类处理使算法对多目标跟踪具有较好的适应性和准确性。
关键词
多目标跟踪
活动状态分类
活动状态
预测
均值平移
遮挡预测
Keywords
multiple object tracking
obj ect activity classification
object activity prediction
meanshift
occlusion predicion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于活动状态预测与分类的多目标跟踪
段萌远
于俊清
王锦
《计算机工程与科学》
CSCD
2007
3
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