基于模糊逻辑的视频多目标跟踪算法研究

发布时间：2023-10-31 18:18

　　视频多目标跟踪(Multiple Object Tracking,MOT)是计算机视觉、图像处理和模式识别等领域中一个重要的研究课题,在智能视频监控、人机交互以及无人驾驶等各个应用领域中都发挥着日益重要的作用。但是,由于受到一些内在因素(如目标姿态变化、尺度变化、自身形变)和外在因素(如光照变化、视场角改变、遮挡)等情况的影响,如何实现一个适应各种复杂场景、鲁棒性能高、实时性强的目标跟踪系统仍然是当前视频多目标跟踪技术研究的热点问题。为此,本文针对静态摄像场景多目标跟踪中的数据关联、轨迹关联等几个关键问题进行深入研究。主要研究内容如下:针对单一静止摄像机多目标跟踪中存在的高频率遮挡以及虚假观测问题,提出了一种基于模糊逻辑的视频多目标在线跟踪算法。在该算法中,首先计算目标与观测之间的外观特征、形状特征以及空间距离特征的相似性度量,然后引入专家信息构建模糊规则表,利用基于模糊逻辑的方法自适应确定各特征的权重,构建目标与观测的关联代价矩阵,并采用贪婪算法优化求解分配得到目标与观测的关联,最后利用Kalman滤波器对目标轨迹进行状态估计,实现对多目标的准确跟踪。实验结果表明,提出的算法能够对表...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 视频多目标跟踪的研究现状
        1.2.1 目标检测
        1.2.2 数据关联
        1.2.3 视频多目标跟踪中的主要难点
    1.3 研究主要内容和章节安排
第2章 视频多目标跟踪基本理论
    2.1 引言
    2.2 目标特征的提取
        2.2.1 颜色特征
        2.2.2 纹理特征
        2.2.3 边缘特征
        2.2.4 运动特征
    2.3 Kalman滤波器
    2.4 目标跟踪性能评价指标
    2.5 小结
第3章 基于模糊逻辑的视频多目标跟踪算法
    3.1 引言
    3.2 模糊逻辑基本理论
        3.2.1 模糊集合定义及表示方法
        3.2.2 隶属度函数
        3.2.3 模糊推理系统结构
    3.3 基于模糊逻辑数据关联的视频多目标跟踪
        3.3.1 多特征相似性度量
        3.3.2 目标运动模型
        3.3.3 模糊数据关联
        3.3.4 目标模型更新及遮挡处理
        3.3.5 目标轨迹管理规则
        3.3.6 跟踪算法流程
    3.4 实验结果及分析
        3.4.1 数据集介绍
        3.4.2 实验对比算法
        3.4.3 实验运行性能
        3.4.4 跟踪性能比较
    3.5 小结
第4章 基于模糊轨迹关联的视频多目标跟踪算法
    4.1 引言
    4.2 基于模糊轨迹关联的视频多目标跟踪
        4.2.1 模糊轨迹关联
        4.2.2 目标初始化
        4.2.3 目标终止
    4.3 实验结果及分析
        4.3.1 参数设置
        4.3.2 实验运行性能
        4.3.3 跟踪性能比较
    4.4 小结
第5章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果



本文编号：3859232