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摘要
针对粒子滤波跟踪算法在行人目标遮挡、光线干扰以及背景与行人相似等情形下,目标易发生漂移、跟踪精度不高的问题,本文提出一种加权粒子滤波行人跟踪方法。该方法联合遮挡模型和Online Boosting算法,利用在线学习实时更新强分类器,并结合跟踪时建立的遮挡模型,以及行人运动时与上一次目标位置的距离、相似度等影响因子,对粒子权重进行重新构造,实现了复杂变化场景下的行人自适应跟踪。对PETS-L2S1公共数据集和自有数据集的实验结果表明,本文提出的方法能有效去除目标遮挡、相似背景以及光线突变的干扰,实现稳定、准确、实时的行人跟踪。
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单位电子科技大学; 电子工程学院
