Research on Real-time Multi-target Tracking Algorithm Based on MSPF
Xianghai Wang, Lingling Fang, Zhi-Huan CONG · Acta Automatica Sinica · 2012
摘要: 近年来,实时监控下多目标跟踪作为智能交通系统(Intelligent transportation system,ITS)的重要组成部分受到关注.传统多目标跟踪方法通常具有处理速度慢、容易对交叉行进车辆产生误匹配等问题.本文首先对基于贝叶斯规则的车辆视频复杂背景的建模及运动目标的检测进行研究,在此基础上提出一种基于Meanshift粒子滤波(Mean shift particle filter,MSPF)的多目标跟踪算法,首先对每一目标车辆在下一帧可能出现的范围进行预测,对单目标和多目标情况采用不同的检测策略,避免了全局搜索,提高了跟踪速度;通过构造基于最新观测信息的重要性密度函数,提高了MSPF算法在复杂背景情况下追踪部分遮挡及交叉车辆的准确性和鲁棒性.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性. 关键词: 视频车辆 / 多目标跟踪 / Mean shift 粒子滤波 / 鲁棒性