结合分段复合权值与多策略的视觉运动目标跟踪

摘要

由于视觉监控中运动目标跟踪的准确性易受遮挡、摄像机运动、目标外观变化等因素的影响,本文提出了一种结合分段复合权值与多策略的视觉跟踪算法.该算法首先利用目标、背景以及候选区域特征信息建立分段的复合权值得到目标的位置概率分布.然后结合空间一致性和滞后阈值分割目标位置概率图以进一步抑制噪声干扰,同时通过分析分段复合权值变化判断目标遮挡,调整目标跟踪候选范围,并结合目标历史尺度信息对当前目标尺度进行自适应调整.最后,对目标以及背景区域信息进行动态更新以适应目标外观与场景变化.与典型算法进行的对比实验结果表明:该算法能够有效地应对目标遮挡与摄像机运动等因素的影响,实验时对各组视频的平均处理时间约为10 ms左右,适用于复杂场景条件下运动目标的实时跟踪.