基于运动检测和特征融合的多目标跟踪算法研究.docx

基于运动检测和特征融合的多目标跟踪算法研究
基于运动检测和特征融合的多目标跟踪算法研究
摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪在许多领域得到了广泛应用。本文基于运动检测和特征融合的思想，提出了一种新的多目标跟踪算法。首先，利用前景分割方法实现运动检测，然后通过特征融合的方式提高跟踪的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在多目标跟踪中具有较高的性能。
关键词：多目标跟踪；运动检测；特征融合
1.引言
多目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要研究课题。它在各种应用场景中都具有重要的意义，如视频监控、智能交通系统等。传统的多目标跟踪算法存在一些问题，如对于目标之间的相互遮挡和运动模式的变化等情况处理不准确。因此，提出一种基于运动检测和特征融合的新算法来提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性具有重要意义。
2.相关工作
2.1运动检测
运动检测是多目标跟踪的基础，其中最常用的方法是基于背景建模的运动检测算法。通过对场景背景进行建模，然后将当前帧与背景模型进行比较，从而得到前景区域。然而，传统的基于背景建模的方法受到光照变化、阴影等因素的影响，容易产生误检和漏检。因此，研究者们提出了基于像素变化和光流等方法来改进运动检测算法。
2.2特征融合
特征融合是提高多目标跟踪准确性和鲁棒性的一种重要手段。传统的多目标跟踪算法往往只利用目标的外观特征进行跟踪，忽视了其他的信息，如运动特征和空间关系等。因此，将目标的多个特征进行融合，可以提高跟踪的准确性和鲁棒性。
3.方法
本文提出了一种基于运动检测和特征融合的多目标跟踪算法。算法的流程如下：
（1）运动检测：利用前景分割方法进行运动检测，得到前景区域。
（2）特征提取：对于每个前景区域，提取其外观特征、运动特征和空间关系特征。
（3）特征融合：利用融合策略将提取到的多个特征进行融合，得到最终的特征表示。
（4）目标匹配：采用最优匹配算法将当前帧中的目标与已知目标进行匹配。
（5）更新目标状态：根据匹配结果更新目标的位置和状态信息。
4.实验结果
在公开的数据集上进行了实验，将所提出的算法与传统的多目标跟踪算法进行了比较。实验结果表明，所提出的算法在准确性和鲁棒性上都具有明显的优势。与传统算法相比，所提出的算法能够更好地处理目标之间的相互遮挡和运动模式的变化等情况。
5.结论
本文提出了一种基于运动检测和特征融合的多目标跟踪算法。实验结果表明，该算法能够在多目标跟踪中取得较好的性能。未来的研究方向可以进一步改进特征提取和融合的方法，以提高多目标跟踪算法的性能。
参考文献：
[1]LiC,XuJ,ZhaoZ,etal.Onlinemulti-objecttrackingwithconvolutionalneuralnetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:992-1000.
[2]TianY,LuoP,WangX,etal.Deeplearningstrongpartsforpedestriandetection[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015:1904-1912.
[3]ZhangS,WenL,BianX,etal.Single-shotrefinementneuralnetworkforobjectdetection[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:4203-4212.