【摘 要】
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提出一种在恶劣环境下能实时进行多目标跟踪的方法,相比于目前的监控系统,该方法能够更加精确地跟踪场景中的入侵目标,并且算法效率有了较大提升。首先,在动态背景建模codebo
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院; 上海市智能信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划子课题资助项目(2010CB327906)
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提出一种在恶劣环境下能实时进行多目标跟踪的方法,相比于目前的监控系统,该方法能够更加精确地跟踪场景中的入侵目标,并且算法效率有了较大提升。首先,在动态背景建模codebook作为背景建模算法的基础上,对背景更新方法进行改进,使前景检测准确率相对于原算法有了很大提升,并且在主要性能上优于其他的主流背景建模算法。其次,本研究选用粒子滤波算法作为多目标跟踪方法,对重采样方法进行了较大改进,使之能在实时环境下保持粒子的有效性和多样性。实验证明该系统构建有较好效果,能在实际恶劣场景下进行多目标跟踪,并保持较好的检测和跟踪效果。
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