多种信息融合的实时在线多目标跟踪

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2017年第6期北京时间：

作者：刘忠耿

单位：刘忠耿,南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京, 210094,练智超,南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京, 210094,lzcts@163.com冯长驹,南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京, 210094

摘要：多目标跟踪算法在目标发生遮挡、目标快速运动时容易跟踪失败，而且无法从失败中恢复跟踪.针对该问题，首先利用目标的外观信息、运动信息和形状信息多种信息融合的目标特征表示，准确地计算目标间的相似性，使同一目标之间相似性距离尽量小，不同目标间的相似性距离尽量大；其次，基于判别能力强大的相关滤波器和卡尔曼预估器结合的单目标跟踪器可以在目标遮挡、快速运动中准确地跟踪目标.实验结果表明，多目标跟踪算法能够实时准确地跟踪被遮挡的目标和快速运动的目标.

关键词：多目标追踪;多信息融合;相关滤波器;卡尔曼滤波器

基金资助：江苏省自然科学青年基金（BK20150784）；中国博士后基金面上项目（2015M581800）；中央高校基本科研业务费专项资金（30917011324）；江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室创新基金（30920140122007）