基于背景差分检测和改进GM-PHD滤波器的多目标跟踪

摘要：

在多目标跟踪过程中,遮挡和漏检容易引起目标标签错乱和丢失,造成跟踪失败.针对该问题,提出一种基于混合高斯-概率假设密度(GM-PHD)滤波器的改进跟踪方法.使用背景差分检测获得二值图像映射和测量集,以外观为基础的探测器检测目标外观,将背景差分获得的测量集与外观检测器获得的测量集进行融合,利用改进的GM-PHD滤波器保持目标跟踪轨迹,并处理目标跟踪中的一些不确定性因素.实验结果表明,与GM-PHD方法、颜色外观方法和SMC-PHD方法相比,该方法能获得较好的跟踪精度.

关键词：多目标跟踪、背景差分检测、滤波、置信概率、多目标跟踪精度

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目14A520046;河南省高等学校重点科研项目15B520006

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：253-258