基于交通视频序列的多运动目标跟踪算法

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1、万方数据第4l卷第3期2010年6月中南大学学报(自然科学版)JournaIofCentralSouthUniVersity(Scienceand1'echnoIogy)、，01．4l№．3Jun．2010基于交通视频序列的多运动目标跟踪算法高韬，刘正光，张军(天津大学电气与自动化工程学院，天津，300072)摘要：针对智能交通领域对自适应多运动目标跟踪的广泛需求，提出一种新型的基于交通视频序列的多目标跟踪算法。通过Marr小波概率核函数生成静态背景，并结合当前帧在B／RDwT(Binary，redundamdiscrete啪velct廿aIls矗舢s)域进行多运动目标识别，

2、同时采用边缘阴影剔除算法去除阴影的干扰。运动跟踪采用sIP(sIFT．particlc)粒子滤波算法，并结合改进的均值漂移(me孤．shifI)法获得运动目标的准确跟踪窗口。采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联，在提高识别准确率的同时降低运算的复杂度。算法采用VC++6．O实现，通过实际道路测试，研究结果表明：SIP粒子滤波算法与传统算法相比，平均时耗只多0．15s，跟踪窗口尺度可自适应变化，并且该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性。关键词：多运动目标跟踪；运动识别；智能交通系统；车辆跟踪中图分类号：TP39l文献标志码：A文章编号：1672—720

3、7(2010)03—1028—09TramcVideobasedmultiplemoVingtargetstrackingGAOTao，LIUZheng—guaIlg，ZHANGJ吼(SchoolofElectricalEngi∞耐ng孤dAutomati∞，T删inuniV盯s咄Ti觚jin300072，Chim)Abstract：Forthe出蜘粕dillgofacIaptiVe咖l邱lemoVingta：rgets订∞l【inginiIltelligent仃anspona_tionfield，a矾wty】peof仃a伍cvideowidelyb鹪ed咖lti-t鹕ett

4、rackingalgorithm啪spresented．Backgroundw船modeledbyM埘waveletprobabil时kemeIfIlllcti∞锄dabackgro眦dsll_‰ti∞tcchniq眦b鹊ed∞bi∞巧／rcdundantdiscretewavelet位msfo咖晦w舔ilI咖ucedt0d鼬ectmultiplemoVingtargets．Afberobtaillingtheforegr0吼d，shadoww硒elimillatedby孤cdgedetecti∞memod．AtypeofSI-P(SIFT．pamcle)fil钳combin

5、cdwi也improved眦址shifImmodw觞璐edforvideo仃ac妯呜，柚dn∞l【ingwindowadaptiVelychangcdits∞aIeaccordingt0吐lesizeoftal苫et．A(撕e吣cllainme血odw勰璐cdtorecord加嬲sociation卸10ngdi伍玳mtargets，、Vhichcouldimprovcthed鼬ecti∞accumcy锄d∞dl-cemcconlplexi何ThesoftwarcisVC十卜6．0，锄dbyactIlalmadtests，theaveragemntimeofsLPalg硎thI

6、nisonlyO．15smofethan血atof位ldmonalalgorimm；也escaleof仃ackingwilldowc孤adaptiVely曲帅g髓．Thealg耐tllm仃扯ksmulti-target、】I，itIlabctterpem忱l锄ccof”％l石me锄d鲫mIal0ccl璐ionrob咖ess；itc趾be璐edinimelligent们伍cmoni州ngwith∞㈣iveapplicationprospect．Keywords：mm卸1emovingtaIgets咖cking；moti∞dctecti∞；imelligent仃ansportal

7、i∞systenl；V出cletracbng多运动目标跟踪应用广泛，特别是在交通视频监控方面，对其进行了广泛的研究，提出了许多识别跟踪算法。然而，这些算法大都只针对某一特定场景，并且由于硬件的限制，这一课题的发展历史较短，而且其内容涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多个学科，其理论还不够完善，一些重要的问题尚未解收稿日期：200蛐6-25；修回日期：2009_08—25基金项目：国家自然科学基金资助项目(60r772080)；天津市自然科学基金资助项目(oj矾：YBJCl3800)；天津市科技支撑计划