基于线性预测和加权投票的分块Mean-Shift行人跟踪算法

摘要

行人目标跟踪对公共交通规划、服务改善以及对大客流量的预测具有极重要的意义。而广泛采用的Mean-Shift算法及其改进算法在抗遮挡性能方面仍有非常大的改进空间。对此,文章针对行人轨迹交错或发生互相遮挡时可能引起的漏检及错检问题,结合基于分块的色调直方图、线性预测,提出了一种自反馈的混合检测方法。测试结果表明,该方法在行人发生遮挡或行径路线交叠时能够一定程度上减少错跟和漏跟,从而提高算法的鲁棒性。