[发明专利]基于主块数据关联的多目标跟踪方法及系统有效
| 申请号： | 201710047439.3 | 申请日： | 2017-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN108346158B | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 常发亮;刘洪彬 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/223 | 分类号： | G06T7/223 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于主块数据关联的多目标跟踪方法及系统；利用固定部件模型FPM检测出当前帧图像中目标对象的矩形检测区域，将目标对象的矩形检测区域均分成若干个小块，根据每个小块的表观累积变化量建立目标对象的主块模型；针对目标矩形检测区域，提取整体表观特征，建立目标全局模型；所述目标全局模型即为提取的整体表观特征；根据轨迹置信系数，将目标对象的运动轨迹分为可靠轨迹和不可靠轨迹；利用主块模型将可靠轨迹和检测点进行主块数据关联，利用全局模型将不可靠轨迹和检测点进行全局数据关联，主块数据关联和全局数据关联过程结束以后，输出跟踪结果；所述检测点为矩形检测区域的中心位置；更新模型和轨迹置信系数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 关联 多目标 跟踪 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于主块数据关联的多目标跟踪方法，其特征是，包括：步骤(1)：利用固定部件模型FPM检测出当前帧图像中目标对象的矩形检测区域，将目标对象的矩形检测区域均分成若干个小块，根据每个小块的表观累积变化量建立目标对象的主块模型；针对目标矩形检测区域，提取整体表观特征，建立目标全局模型；所述目标全局模型即为提取的整体表观特征；步骤(2)：根据轨迹置信系数，将目标对象的运动轨迹分为可靠轨迹和不可靠轨迹；步骤(3)：利用主块模型将可靠轨迹和检测点进行主块数据关联，利用全局模型将不可靠轨迹和检测点进行全局数据关联，主块数据关联和全局数据关联过程结束以后，输出跟踪结果；所述检测点为矩形检测区域的中心位置；步骤(4)：更新模型和轨迹置信系数。
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