实时跟踪可变数目多目标 (2009年)

提出一种单目固定场景下,基于贝叶斯框架的数目可变的多目标实时跟踪方法。通过两个阶段实现对目标的有效跟踪:第一阶段为自动初始化,通过背景建模对视频序列进行检测,并实时提取目标的空间与颜色分布特征;第二阶段为运用粒子滤波器对目标进行跟踪与标定,通过目标间的特征匹配对对应矩阵进行实时更新,判断目标的数量变化情况及其发生概率。本文通过对道路监控视频序列中的车辆进行了跟踪仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性。