双向时空连续性轨迹片段关联的目标跟踪方法
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国家自然科学基金资助项目(60705013);中国博士后科学基金资助项目(20070410977)


Object Tracking Using Bidirectional Spatio-temporal Continuity Tracklet Association
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    摘要:

    提出一种使用双向时空连续性关联轨迹片段的目标跟踪方法。首先对检测结果进行简单的帧间匹配关联,生成可靠的轨迹片段;然后对每个轨迹片段通过卡尔曼滤波以及有权重的均值法分别计算修正轨迹片段的速度、位置与颜色特征;最后通过计算轨迹片段之间的双向时空连续性迭代关联,找到最符合时空连续性的轨迹片段关联。实验证明本文方法可以有效解决目标间以及目标被背景遮挡问题,实现对目标的稳定跟踪。

    Abstract:

    An object tracking algorithm by associating tracklets with the best bidirectional spatio-temporal continuity was proposed. First, reliable tracklets were generated by a primitive frame-by-frame association; then tracklet's motion, position and color features were computed and refined by applying Kalman filter and weighted mean method respectively; finally, the best spatio-temporal association of tracklets was achieved through an iterative association by computing spatio-temporal continuity between tracklets. Experimental results prove that multiple objects can be successfully tracked under occlusion both by other object and scene object.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王江峰,张茂军,包卫东,等.双向时空连续性轨迹片段关联的目标跟踪方法[J].国防科技大学学报,2011,33(2):44-48.
WANG Jiangfeng, ZHANG Maojun, BAO Weidong, et al. Object Tracking Using Bidirectional Spatio-temporal Continuity Tracklet Association[J]. Journal of National University of Defense Technology,2011,33(2):44-48.

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  • 收稿日期:2010-09-07
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  • 在线发布日期: 2012-08-28
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