基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪 |
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引用本文: | 王熙,吴为,钱沄涛.基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪[J].智能系统学报,2015(2):187-192. |
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作者姓名: | 王熙 吴为 钱沄涛 |
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作者单位: | 浙江大学计算机科学与技术学院;浙江省网络系统及信息安全重点实验室 |
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基金项目: | 国家科技支撑计划资助项目(2011BAD24B03);浙江省网络系统及信息安全重点实验室开放基金资助项目(2013002) |
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摘 要: | 针对超市等复杂应用环境下的运动目标轨迹跟踪问题,将轨迹聚类运用于目标跟踪中,提出了一种超市顾客运动跟踪方法。该方法对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法提取并跟踪得到的特征点轨迹进行预处理,滤除背景和短时特征点以分离出运动目标所在区域的关键特征点;进而采用均值漂移(meanshift)算法进行轨迹聚类,解决了单帧静态特征点聚类时的目标遮挡问题;最后采用运动跟踪匹配算法对前后帧的特征点进行最优匹配,解决了目标出入视频区域以及具有复杂路线时的稳定跟踪问题,得到顾客的完整运动轨迹。实验结果表明,该方法能够在超市入口、生鲜区以及收银台等各种典型超市区域中完成顾客轨迹的运动跟踪,并对顾客部分遮挡、复杂运动轨迹以及异步运动等多种特殊情况具有较高的鲁棒性。
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关 键 词: | 目标跟踪 特征匹配 轨迹聚类 运动分析 |
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