一种基于在线场景特征聚类的多视角目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于在线场景特征聚类的多视角目标跟踪方法，首先，利用在线聚类方法计算每个视角的前景似然图，同时进行背景模型的在线更新；其次，将各视角的前景似然图映射到场景中的参考平面栈中，从而获得3D目标占位似然分布场信息；最后，基于3D粒子滤波算法对场景中目标进行实时跟踪，定位出目标的运动轨迹，同时求出目标尺寸、形状的变化，从而完成多目标的立体跟踪。本发明的对实际场景进行动态估计和更新，解决了传统背景建模无法真实模拟场景变化的问题；同时，选取场景中的参考平面栈作为特征空间进行信息融合，有助于遮挡等复杂情况的处理；此外，3D粒子滤波算法的提出大大加速了目标跟踪的实时性、准确性和鲁棒性。