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一种基于动态贝叶斯模型网络的对象跟踪方法和设备

摘要

本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络的对象跟踪方法,该方法包括:对输入的图像帧进行预处理,对图像帧进行对象检测或者前景检测,得到对象检测结果,根据对象检测结果,针对需要跟踪的新对象初始化对象跟踪器,并将其添加到对象跟踪器序列中;根据对象跟踪序列中每个对象的位置提取其在当前帧的各种状态的多种表观特征,将对象关联的检测结果和各种状态的多种表观特征加入到动态贝叶斯网络中进行分析处理,最终推理出每个对象在当前帧的最优位置并更新对象跟踪序列。本发明通过引入适合对象跟踪的动态贝叶斯网络,有效的克服了对象之前相互遮挡对跟踪性能的影响,提高了对象跟踪的召回率和跟踪精度。

著录项

  • 公开/公告号CN103500456A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2014-01-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京大学;

    申请/专利号CN201310499912.3

  • 发明设计人 田永鸿;苏驰;王耀威;黄铁军;

    申请日2013-10-22

  • 分类号G06T7/20;

  • 代理机构北京市商泰律师事务所;

  • 代理人毛燕生

  • 地址 100871 北京市海淀区中关村颐和园路5号

  • 入库时间 2024-02-19 21:18:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-06-15

    授权

    授权

  • 2014-02-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/20 申请日:20131022

    实质审查的生效

  • 2014-01-08

    公开

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