仪器仪表学报

作者：孙宇嘉，于纪言，王晓鸣

单位：孙宇嘉,南京理工大学 智能弹药技术国防重点学科实验室南京210094,,于纪言,南京理工大学 智能弹药技术国防重点学科实验室南京210094,,王晓鸣,南京理工大学 智能弹药技术国防重点学科实验室南京210094,

关键词：信息处理技术;计算机视觉;多目标跟踪;目标检测

基金：国家自然科学基金（11402121）项目资助

在视觉目标跟踪应用中，传统算法在光照变化、阴影、遮挡和背景运动等复杂环境下面临着鲁棒性较差的问题。针对上述问题，首先在局部二进制类型(LBP)背景模型基础上，提出了自适应像素距离阈值编码的背景模型(ST?LBSP)克服阴影和光照变化对目标检测的影响；其次，为了克服遮挡、背景运动等问题，计算图像块之间的最小像素距离和图像块和目标历史数据之间的标准化差值平方和距离，依据距离信息对图像块进行整合；同时，对整合后的图像块，计算其光流矢量、区域内差异性和区域间差异性，对图像块进行分割；最后，采用结构化的支持向量机设计多目标跟踪器，实现了鲁棒的视觉跟踪。基于标准数据集的实验结果显示，该方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。

来源：2019年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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