[发明专利]基于动态群组划分的多目标跟踪方法

摘要

本发明是基于动态群组划分的多目标跟踪方法，所述多目标跟踪方法包括步骤如下：S1：对于视频场景中的某一时刻，首先判定是否有目标进入或离开场景区域，根据检测结果更新目标集合；S2：设定目标集合的分组阈值，使用层次聚类按距离对上一时刻目标集合进行聚类，根据上一时刻的聚类结果，将上一时刻目标位置分成不同群组；S3：为目标集合中的每个群组分配一个跟踪器，跟踪器根据群组内每个目标上一时刻的位置状态，加上群组内每个目标当前时刻在图像上的观测值，使用贝叶斯框架推断每个目标在当前时刻位置的最优值，用每个目标当前时刻位置的最优值更新目标集合中各个目标的位置状态，为推断各个目标的下一时刻的位置做准备。

主权项

一种基于动态群组划分的多目标跟踪方法，其特征在于实现多目标跟踪，步骤如下：步骤S1：对于视频场景中的某一时刻，首先使用目标检测器检测场景边缘处，判定是否有目标进入或离开场景区域，根据检测结果更新目标集合，将新进入场景的目标加入目标集合，将离开的目标从目标集合中去除；使用AdaBoost算法和梯度方向直方图(HOG)特征学习出目标检测器，同时使用AdaBoost从梯度方向直方图特征中选出一组稀疏特征表示目标，形成目标的稀疏表示；步骤S2：设定目标集合的分组阈值，使用层次聚类按距离对上一时刻目标集合进行聚类，根据上一时刻的聚类结果，将上一时刻目标位置分成不同群组；步骤S3：为目标集合中的每个群组分配一个跟踪器，跟踪器根据群组内每个目标上一时刻的位置状态，加上群组内每个目标当前时刻在图像上的观测值，使用贝叶斯框架推断每个目标在当前时刻位置的最优值，使用AdaBoost选出来的稀疏特征表示目标的观测值，用每个目标当前时刻位置的最优值更新目标集合中各个目标的位置状态，为推断各个目标的下一时刻的位置做准备。