基于特征子空间的自适应多视角目标跟踪算法

提出了一种新的自适应特征子空间跟踪算法,该算法通过计算跟踪目标的似然来自适应调整模型更新的权重,以减小更新过程中样本误差积累导致的模型漂移.同时,跟踪算法利用多视角贝叶斯理论框架进行多视角的信息融合,并对跟踪模型进行分块处理和更新,以提高跟踪精确度.仿真结果表明,本算法比对比算法的跟踪误差更小,并能够更好地解决目标遮挡和形变等问题,从而得到精确、高效的跟踪结果.     

分布式多视角目标跟踪算法在OMAP3平台上的实现与优化

本设计在最新的TIOMAP3平台上实现分布式多视角目标跟踪算法。系统由多个摄像头及相应的处理部分组成,各个摄像头分别独立地采集图像数据并进行跟踪。本设计构造了分布式目标跟踪软件框架和网络传输协议,在各摄像头的跟踪算法中采用了最大似然估计、序列蒙特卡洛方法以及基于卡尔曼外观滤波的模版更新匹配等最新算法,同时对各摄像头算法进行优化以保证实时性。