本發明公開了一種基于局部區域聯合跟蹤檢測學習的抗遮擋目標跟蹤方法,主要解決現有TLD算法中目標發生遮擋導致檢測與跟蹤誤差變大甚至失效的問題。其實現步驟為:1.輸入視頻圖像的第一幀和目標區域,并對目標進行均勻采樣得到多個局部區域;2.對每一個局部區域的檢測參數和在線模型進行初始化;3.更新檢測參數和在線模型;4.讀入新的視頻幀,對目標的局部區域進行跟蹤、檢測得到所有局部結果;5.計算更新所有局部區域的權重值;6.對所有局部結果進行聚類,得到目標的跟蹤結果;7.對輸入的新視頻圖像重復步驟3~6。本發明能在目標遮擋情況下的有效的檢測跟蹤到目標,并提高了精度,可用于自動視頻監控、智能交通等領域。
聲明:
“基于局部區域聯合跟蹤檢測學習的抗遮擋目標跟蹤方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)