[发明专利]一种跟踪视频数据中的目标的方法

权利要求书

1.一种跟踪视频数据中的目标的方法，其特征在于：在一系列时间步的每一个时间步处获取一组加权概率分布要素，所述方法在每个时间步包括以下步骤：

根据针对目标的预定义的运动模型，从前一时间步的要素获得一组新的要素；

分析当前时间步的视频，从而获得一组测量结果；

根据预定义的测量模型，利用所述测量结果更新该组新的要素

分析每个时间步中获得的一组要素，从而获得目标的一组轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述概率分布要素为高斯分布。

3.根据权利要求1或者权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定义的运动模型包括：

     模拟前一时间步残留的目标的预期行为的残留模型；

     模拟前一时间步中没有出现的目标的预期行为的出现模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述出现模型指示：目标预期出现在由视频数据捕获的区域的边缘。

5.根据权利要求3或者权利要求4所述的方法，其特征在于，预定义的运动模型进一步包括分支模型，所述分支模型模拟从前一时间步中产生另外的目标的目标预期行为。

6.根据前面任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括在每个时间步删除任何权重低于预先确定的值的要素的步骤。

7.根据前面任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括在每个时间步合并任何在预先确定的阈值内的要素的步骤。

8.根据前面任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括在每个时间步删除除了由具有最高权重要素组成的预先确定数量的要素之外的要素的步骤。

9.根据前面任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括在每个时间步标记在该时间步获得的一组要素的步骤。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，从所述运动模型获得的要素被标上与其来源要素相同的标记。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述运动模型包括残留模型，并且其中从残留模型获得的要素被标上与其来源要素相同的标记。

12.根据权利要求10或者权利要求11所述的方法，其特征在于，所述运动模型包括出现模型，并且其中从出现模型获得的要素被标上新的唯一的标记。

13.根据权利要求10至12中任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述运动模型包括分支模型，并且其中从分支模型获得的具有最高权重的要素被标上与其来源要素相同的标记。

14.据权利要求10至13中任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，从连续的时间步中具有相同的标记的一系列要素中获得轨迹。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，如果获得轨迹的要素的权重低于预先确定的阈值，那么所述轨迹将被排除。

16.根据前面任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，如果第二轨迹的起点在第一轨迹的终点的预先确定的时间和距离内，第一轨迹和第二轨迹被连接形成单个的轨迹。

17.根据前面任何一项权利要求所述的方法，其特征在于，基于目标的轨迹更新所述运动模型。

18.一种计算机程序产品，用于执行权利要求1-17的任何方法的步骤。