基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法 |
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作者单位: | ;1.福州大学物理与信息工程学院 |
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摘 要: | 针对在线多目标跟踪中检测器造成的漏检、误检问题和目标遮挡情况,提出一种基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法。通过卡尔曼滤波算法对目标进行建模并预测目标的状态;融合目标的空间位置信息和外观深度特征信息,使同一目标之间相似性距离尽量小,并利用匈牙利算法建立跟踪目标和检测目标间的数据关联;利用策略解决未关联的检测目标或跟踪目标等复杂情况。采用MOT16数据集进行实验,实验结果表明能够有效地解决目标交错和遮挡导致跟踪漂移的问题,并且主要跟踪性能参数有显著提高。
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关 键 词: | 多目标跟踪 卡尔曼滤波 特征融合 数据关联 遮挡预测 |
Online Multi-target Tracking Algorithm Based on Kalman Filtering and Multiple Information Fusion |
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