基于粒子群优化算法的行人识别与跟踪方法研究

作者：孙焱; 和多田淳三; 翁培奋

来源：计算机工程与设计, 2011, 32(03): 988-990+994.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2011.03.040

• 视频监测
• 鱼眼摄像
• 目标检测
• 粒子群优化
• 行人识别与跟踪 video surveillance
• fisheye camera
• target detection
• particle swarm optimization
• pedestrian recognition and tracking

为了实现大型车辆周围进行安全监控的目的,对实时视频目标的识别和跟踪进行了研究。采用安置于车顶的鱼眼摄像头来监测车辆周围的环境,在视频实时处理阶段,综合背景减除和直方图方法来进行目标检测,确定人体的中心位置,其中背景减除算法采用近似中值方法,并提出了结合了粒子群优化算法与Parzen粒子滤波器方法的行人目标识别与跟踪方法。实验结果显示,该方法能够有效地识别并跟踪处于运动状态的人体,表明了该方法的可行性。

• 单位
  早稻田大学; 上海市应用数学和力学研究所; 上海大学