专利名称:一种基于霍夫森林的多特征匹配多目标跟踪方法
公开(公告)号:CN107145862A
公开(公告)日:2017-09-08
申请(专利权)人:山东大学
发明(设计)人:常发亮;梁付新;刘洪彬
法律状态:审中-实质审查
摘要:本发明公开了一种基于霍夫森林的多特征匹配多目标跟踪方法,根据双阈值关联得到保守可靠的轨迹片段,按照样本选取原则在线生成正负样本集,构建霍夫森林,通过霍夫森林学习,将带有颜色、形状、类别以及运动信息的训练样本划分到不同的叶子节点,用叶子节点的统计信息去预测两轨迹片段的关联概率,当得到可靠长轨迹片段时,将其转化为轨迹间的再匹配问题,利用相似性度量与特征点匹配两种方式,通过融合概率将其关联为真实轨迹,完成匹配。本发明不仅解决了误差累积、跟踪精度低的问题,还提高了处理目标遮挡和形变情况的能力,实现了复杂场景下的多目标跟踪。
资源类型:专利
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