基于改进KCF的多目标人员检测与动态跟踪方法
刘毅
庞大为
田煜
中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100089
摘要：针对煤矿巷道光照不足、目标尺度变化剧烈、目标容易被遮挡和矿灯干扰等因素,导致对于井下的目标检测和跟踪存在成功率和准确度低的问题,提出一种基于改进核相关滤波(KCF)算法的多目标人员检测与动态跟踪方法,为避免井下复杂环境中由于光照不均引起检测失败,在改进的KCF算法中引入SSD检测算法,以提升对多目标人员检测能力.①读取待跟踪视频序列,使用经过井下数据集训练后的SSD算法检测图像中的目标,若没有发现目标则继续读取下一帧.②将检测到的目标放入跟踪器中,对图像进行预处理,通过比较将所有的检测框按照设定的阈值进行打分,并根据分值从高到低依次排列,高分的检测结果直接输出,低分的检测结果用于滤除不良信息,以提升检测速度.③通过KCF跟踪预测目标M帧后清空跟踪器,再重新进行目标检测.通过检测算法和跟踪算法的叠加,保证对目标的持续跟踪能力.实验结果表明:①该方法最后的损失值稳定在1.675附近,检测结果较为稳定.②经过训练后的SSD算法识别精度较训练前的SSD算法识别精度提高了52.7%.③该方法对矿井人员检测成功率、跟踪准确率分别为 87.9%,88.9%,均高于其他 4种算法(KCF、CSRT、TLD及MIL)的检测成功率、跟踪准确率.④该方法在重叠阈值较低时具有较高成功率,直至重叠阈值大于0.8时,成功率大幅下降,这是因为矿井中环境多样,想要完全符合标注的框有一定难度.实际应用结果表明:在井下煤矿巷道光照不足、目标尺度变化剧烈、容易被遮挡和受矿灯干扰等复杂环境中,该方法具有较高的适用性.
关键词：矿井多目标检测目标跟踪核相关滤波SSD
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFC0801800)中央高校基本科研业务费资助项目(2021YJSJD24)
论文发表日期：2023-11-10
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：9( 129-137 )
英文信息