單視覺行人跟蹤算法研究.pdf

1、基于單視覺(單攝像頭)的多目標跟蹤是計算機視覺和視頻處理研究領域的一項基礎研究并且正變得越來越重要。如果將目標特定為行人,那么單視覺多目標跟蹤問題就轉(zhuǎn)化為單視覺行人跟蹤問題。它可以用在很多實際應用中,包括視頻監(jiān)控,自動輔助駕駛和智能機器人等。但是單視覺行人跟蹤非常具有挑戰(zhàn)性。相對于單目標跟蹤,多目標跟蹤中可以有很多需要跟蹤的目標同時出現(xiàn)并且場景更加復雜。另外,不像基于3D信息的行人跟蹤(通常需要多個攝像頭的協(xié)作),目標被遮擋的情況在單視

2、覺跟蹤中幾乎是不可避免的。
　　大多數(shù)多目標跟蹤方法使用基于檢測的跟蹤的框架。在這種框架下,借助于目標檢測的幫助,跟蹤器可以自動地處理某一類目標進入場景以及從場景中出去。多目標跟蹤方法大概可以分為兩類:一種基于局部的策略,這種方法一幀一幀地來跟蹤一個目標。另外一種基于全局的策略,這種方法在用全局最優(yōu)的算法在一個時間窗中同時找到所有目標的運動路徑。
　　網(wǎng)絡流模型是全局策略中一個流行的基于圖論的模型。在這個模型中,全局的數(shù)據(jù)(

3、目標)連接問題被映射到一個網(wǎng)絡流模型中并且使用一個優(yōu)化算法來獲得最優(yōu)解。為了使跟蹤器能夠適應復雜的場景,使跟蹤結果更加準確,在本文中目標檢測結果之間的相似度評價函數(shù)被重新進行了定義。本文分析了一個用來減少優(yōu)化的計算復雜度的基于貪婪算法的優(yōu)化算法,以及它在我們的模型中不再適用的原因,并提出一種改進的貪婪的優(yōu)化算法使其不僅快速而且準確。
　　另外,本文構造了一種新的基于粒子濾波的網(wǎng)絡流模型。這個方法結合了局部策略和全局策略,有效地克服