基于多源信息融合的多目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著智能設(shè)備的發(fā)展，人們可以獲取到大量的外界信息，其中最為直觀的就是視覺信息，這使得計(jì)算機(jī)視覺成為眾多科研領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，一些可以代替人力，甚至超過人力的課題逐漸被眾多學(xué)者重視起來。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)就是一項(xiàng)很有挑戰(zhàn)的研究課題，并且能夠在視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺、交通管理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。因此，設(shè)計(jì)一個(gè)有效的多目標(biāo)跟蹤算法，是有重要的意義和價(jià)值的。
　　而在現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜場景中，由于會(huì)出現(xiàn)光線變化、目標(biāo)數(shù)量變化

2、、目標(biāo)之間的相互遮擋以及目標(biāo)間相互交錯(cuò)等情況，這使得所采集得到的視頻圖像序列的情景變化變得復(fù)雜多變，因此想要對多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行同時(shí)的跟蹤是十分困難的。而隨著硬件設(shè)備的發(fā)展，越來越多種的信息源可以提供各種各樣的信息模式。本文致力于將除了視頻圖像信息以外的其他信息源信息，尤其以深度信息為主，融入到多目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，從而得到有效的多目標(biāo)跟蹤算法。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　第一，本文提出了一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的深度信息優(yōu)化算法。本文為

3、了能夠在多目標(biāo)跟蹤任務(wù)中引入深度信息，對深度信息的特點(diǎn)進(jìn)行了分析，并且為了使深度信息能夠在多目標(biāo)跟蹤算法中得到良好的使用，結(jié)合對多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置的檢測結(jié)果，對深度圖像進(jìn)行優(yōu)化，為在多目標(biāo)跟蹤算法中使用深度信息做了良好的準(zhǔn)備。
　　第二，提出了一種基于深度層次分割的多目標(biāo)跟蹤算法。算法首先對已經(jīng)優(yōu)化的深度信息圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到其分布的離散性，由此對深度層次進(jìn)行分割，從而得到多個(gè)深度層次區(qū)域，在每個(gè)深度層次區(qū)域中分別對多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行