[發(fā)明專利]一種用于多視角下多目標(biāo)追蹤的改進(jìn)型粒子濾波方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010595201.2
• 申請(qǐng)日: 2010-12-10
• 公開（公告）號(hào): CN102063625A
• 公開（公告）日: 2011-05-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王智;周良毅;蔡盛盛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06T7/20
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 周烽

1.一種用于多視角下多目標(biāo)追蹤的改進(jìn)型粒子濾波方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)從原始圖像信息中獲取追蹤目標(biāo)的初始狀態(tài)。

(2)根據(jù)高斯隨機(jī)方法產(chǎn)生表示目標(biāo)初始狀態(tài)的初始粒子集。

(3)根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型更新每個(gè)粒子的位置分量、尺寸大小狀態(tài)分量。

(4)根據(jù)目標(biāo)之間的遮擋關(guān)系更新每個(gè)粒子的遮擋分量。

(5)獲取表征每個(gè)目標(biāo)的全局特征量，并通過觀測(cè)模型得到粒子集中每個(gè)粒子的權(quán)重，歸一化得到新的粒子集。

(6)對(duì)新的粒子集進(jìn)行重要性重采樣，得到當(dāng)前時(shí)刻最終的粒子集。

(7)根據(jù)最終粒子集計(jì)算每個(gè)目標(biāo)狀態(tài)、輸出，并把最終粒子集作為下一次粒子濾波過程的輸入。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述用于多視角下多目標(biāo)追蹤的改進(jìn)型粒子濾波方法，其特征在于，所述步驟(1)中，所述目標(biāo)在初始時(shí)刻的狀態(tài)包括目標(biāo)的位置、尺寸大小、遮擋情況和追蹤系統(tǒng)中的標(biāo)定信息得到的映射關(guān)系H_c。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述用于多視角下多目標(biāo)追蹤的改進(jìn)型粒子濾波方法，其特征在于，所述步驟(2)具體為，假設(shè)有n個(gè)追蹤目標(biāo)，Δ＝{Δ₁，Δ₂，…，Δ_n}是分別表征n個(gè)目標(biāo)的粒子集組成的集合，其中Δ_i＝{Δ_i，1，Δ_i，2，…，Δ_i，m}表示第i個(gè)粒子集，包含m個(gè)粒子。粒子表示目標(biāo)一種可能的狀態(tài)，即一個(gè)粒子集里有m種狀態(tài)。每個(gè)粒子狀態(tài)包含目標(biāo)位置分量、尺寸大小分量、遮擋分量和權(quán)重系數(shù)，每一個(gè)粒子也可以表示為Y_i，k＝{Pos_i，k，S_i，k，O_i，k}，其中是第i個(gè)目標(biāo)在公共平面中的位置，分別在x，y方向的位置坐標(biāo)，S_i，k是目標(biāo)在公共平面的尺寸大小，是表示目標(biāo)的遮擋情況的向量，表示的是目標(biāo)在第c個(gè)視角里的遮擋分量。初始時(shí)刻粒子的權(quán)重全部都置為

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述用于多視角下多目標(biāo)追蹤的改進(jìn)型粒子濾波方法，其特征在于，所述步驟(3)具體為，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型采用二階自回歸模型，可以根據(jù)歷史時(shí)刻的位置信息自適應(yīng)調(diào)整目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度。于是有：

Pos_i，k＝A₁×(Pos_i，k-1-Pos_i，0)+A₂×(Pos_i，k-2-Pos_i，0)+Pos_i，0+δ，

其中δ～N(0，Ψ)是均值為0，方差矩陣為Ψ的高斯噪聲。方差矩陣其中θ_x，θ_y是方差參數(shù)，θ_x，θ_y取為目標(biāo)在公共平面中大小尺寸里寬度的一半。由二階自回歸運(yùn)動(dòng)模型可以得到新的位置分量，因?yàn)榧僭O(shè)目標(biāo)是剛性目標(biāo)，所以每個(gè)粒子里表示公共平面中的目標(biāo)尺寸大小的分量是固定不變的，保持為初始時(shí)刻的取值。