基于多伯努利特征协方差的视频多目标跟踪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610860087.9
IPC分类号：G06T7/277
申请日期：
2016-09-28
申请人：
江南大学

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专利名称	基于多伯努利特征协方差的视频多目标跟踪方法
申请号	CN201610860087.9	申请日期	2016-09-28
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-02-15	公开/公告号	CN106408594A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/277 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/277 包括随机方法，例如使用卡尔曼滤波器〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;2;7;7查看分类表>
申请人	江南大学	申请人地址	江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江南大学	当前权利人	江南大学
发明人	杨金龙;王冬;张媛;陈小平
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于多伯努利特征协方差的视频多目标跟踪方法，它属于人工智能和智能信息处理技术领域，主要解决复杂环境下数目未知且变化的视频多目标跟踪中存在目标紧邻、尺寸变化及跟踪不准确的问题。该方法通过在多伯努利滤波框架下，引入积分图思想，并结合多特征协方差技术，采用粒子滤波方法实现对数目变化的视频多目标跟踪；在此基础上，提出目标紧邻自适应机制和目标尺寸自适应机制，分别实现对紧邻目标及跟踪窗的自适应处理；最后采用粒子标记方法实现对视频多目标的运动轨迹自适应识别跟踪。本发明具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
1	CN103678949A	2014-03-26	2014-01-09	基于密度分析和谱聚类的多扩展目标跟踪量测集划分方法有效专利	江南大学
2	CN105354860A	2016-02-24	2015-08-26	基于箱粒子滤波的扩展目标CBMeMBer跟踪方法有效专利	西安电子科技大学
3	CN104766320A	2015-07-08	2015-04-02	阈值化量测下的多伯努利滤波弱目标检测与跟踪方法失效专利	西安电子科技大学
4	CN103176164A	2013-06-26	2013-04-11	基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法失效专利	北京空间飞行器总体设计部;北京邮电大学
5	CN103345577A	2013-10-09	2013-06-27	变分贝叶斯概率假设密度多目标跟踪方法有效专利	江南大学
6	CN104777465A	2015-07-15	2014-01-09	基于B样条函数任意扩展目标形状及状态估计方法失效专利	江南大学

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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