基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN108921873A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810529460.1

    申请日:2018-05-29

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 黄立勤 陈志鸿

    Abstract: 本发明公开一种基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法,把检测到的目标分配为激活状态,处于激活状态的目标通过预训练的支持向量机分类器被转换到跟踪状态或非激活状态;当目标进入跟踪状态时,结合TLD跟踪算法和核相关滤波跟踪算法在线跟踪每个目标和构建外观模型,利用高置信度模型更新策略和中值流跟踪稳定性判断将目标保持继续跟踪或者转为丢失状态;当目标为丢失状态时,使用相似度函数进行数据关联,如果处于丢失状态的目标与检测到的目标相关联,那么将丢失状态的目标转移到跟踪状态,否则继续保持为丢失状态,如果目标超过T帧处于丢失状态,将丢失状态的目标转移到非激活状态。本发明可使多目标跟踪性能更加鲁棒。

    基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN108921873B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN201810529460.1

    申请日:2018-05-29

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 黄立勤 陈志鸿

    Abstract: 本发明公开一种基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法,把检测到的目标分配为激活状态,处于激活状态的目标通过预训练的支持向量机分类器被转换到跟踪状态或非激活状态;当目标进入跟踪状态时,结合TLD跟踪算法和核相关滤波跟踪算法在线跟踪每个目标和构建外观模型,利用高置信度模型更新策略和中值流跟踪稳定性判断将目标保持继续跟踪或者转为丢失状态;当目标为丢失状态时,使用相似度函数进行数据关联,如果处于丢失状态的目标与检测到的目标相关联,那么将丢失状态的目标转移到跟踪状态,否则继续保持为丢失状态,如果目标超过T帧处于丢失状态,将丢失状态的目标转移到非激活状态。本发明可使多目标跟踪性能更加鲁棒。

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