基于局部区域联合跟踪检测学习的抗遮挡目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于局部区域联合跟踪检测学习的抗遮挡目标跟踪方法，主要解决现有TLD算法中目标发生遮挡导致检测与跟踪误差变大甚至失效的问题。其实现步骤为：1.输入视频图像的第一帧和目标区域，并对目标进行均匀采样得到多个局部区域；2.对每一个局部区域的检测参数和在线模型进行初始化；3.更新检测参数和在线模型；4.读入新的视频帧，对目标的局部区域进行跟踪、检测得到所有局部结果；5.计算更新所有局部区域的权重值；6.对所有局部结果进行聚类，得到目标的跟踪结果；7.对输入的新视频图像重复步骤3～6。本发明能在目标遮挡情况下的有效的检测跟踪到目标，并提高了精度，可用于自动视频监控、智能交通等领域。