基于OpenCV的组合优化多目标检测追踪算法

摘要

为了改善计算机视觉领域中多目标检测与追踪算法的实时性,综合考虑实现多目标跟踪过程的两个主要阶段:目标检测与目标追踪。第一阶段采用改进的自适应高斯混合背景建模及滤波处理方法,通过间隔性选取的图像帧作为高斯混合背景模型更新方式,进而从视频图像中检测出明确有效的多个目标的同时兼顾算法实时性,此阶段仿真结果显示该算法使得效率提高40%左右;在目标追踪阶段采用一种快速高斯粒子滤波追踪算法,使用按照高斯分布的初始化粒子的线性变换来近似拟合高斯粒子分布,从而在原算法无需粒子重采样的基础上避免了粒子的高斯拟合过程,进一步提高运算效率,增强实时性。最后以测试视频为研究对象结合上述两种优化算法进行仿真,结果显示此组合优化方法可使运算速率提高将近30%。