采用RGB–D时空上下文模型的多目标遮挡跟踪算法
万琴1
朱晓林2
肖岳平3
孙健3
王耀南4
颜金娥3
杨佳玉3
1.湖南工程学院电气与信息工程学院,湖南湘潭411104;湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙4100822.湘潭大学数学与计算科学学院,湖南湘潭4111053.湖南工程学院电气与信息工程学院,湖南湘潭4111044.湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
摘要：为了提高实时RGB–D目标遮挡跟踪精确度,解决多目标遮挡跟踪容易发生模型漂移和跟踪丢失等问题,本文提出一种基于RGB–D时空上下文模型的多目标遮挡跟踪算法.首先获取多目标检测定位区域,再通过目标时空上下文特征提取,建立目标时间上下文模型、目标空间上下文模型构成目标RGB–D时空上下文模型;然后在跟踪器判别跟踪状态时通过计算时间一致性进行颜色和深度特征自适应融合确定目标在当前帧位置;最后,当跟踪器判别多目标遮挡时引入深度概率,利用深度概率信息特征进行约束,通过最大后验概率(MAP)关联模型有效解决目标遮挡跟踪问题.在公用数据集clothing store dataset和princeton tracking benchmark dataset上进行定性对比实验和定量结果分析表明,本文提出的算法具有良好的遮挡跟踪性能,能较好解决多目标遮挡跟踪问题,提高目标遮挡跟踪的精确性和鲁棒性.
关键词：RGB—D时空上下文遮挡跟踪时间一致性最大后验概率(MAP)
资助基金：国家自然科学基金(62006075)湖南省杰出青年科学基金项目(2021JJ10002)湖南省重点研发计划项目(2021GK2024)湖南省自然科学基金面上项目(2020JJ4246)
论文发表日期：2021-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 2019-2030 )
英文信息