CVPR2014:解决目标跟踪部分遮挡问题的粒子滤波算法

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资源摘要信息: "在计算机视觉领域,目标跟踪一直是研究者们不断探讨和完善的课题。随着技术的发展,解决目标跟踪中遮挡问题成为了一个研究热点。特别是部分遮挡问题,它对于目标跟踪的鲁棒性和准确性提出了更高的要求。在这一方面,CVPR2014(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2014)发表的相关研究成果,指出了一种有效处理目标跟踪中部分遮挡问题的方法——使用粒子滤波技术结合遮挡信息进行目标跟踪。 标题中提到的'rpt-master.zip'可能是一个与目标跟踪相关的项目代码包或者研究材料压缩文件。'master(RPT)'可能是指该压缩包中的内容是关于粒子滤波技术(Particle Filter)的一个版本或者是核心研究成果。'occlusion'指的是遮挡,是目标跟踪中的一个常见问题,尤其是在多人场景或复杂环境中。'粒子滤波'是一种基于蒙特卡洛方法的递归贝叶斯滤波技术,它通过一组随机样本(粒子)来表示概率分布,并通过对样本的重采样来近似后验概率分布,特别适合于处理非线性和非高斯噪声问题。 在目标跟踪过程中,当目标被其他物体部分遮挡时,传统的跟踪算法往往会出现跟踪失败的问题。这主要是因为遮挡导致目标的外观特征发生变化,使得算法难以持续准确地识别和跟踪目标。为了解决这一问题,研究人员提出了结合遮挡信息的粒子滤波技术。该方法通过分析遮挡条件,动态调整粒子的权重,从而在遮挡发生时仍能保持对目标的准确跟踪。具体来说,它可能涉及以下几个步骤: 1. 特征提取:在目标跟踪之前,首先需要提取目标的特征,这些特征可能包括颜色、纹理、形状等。当目标出现遮挡时,某些特征可能会发生变化。 2. 粒子滤波:在跟踪过程中使用粒子滤波技术,每个粒子代表了一个可能的目标状态。通过预测和更新粒子的分布,可以估计目标的当前状态。 3. 遮挡检测和处理:在目标跟踪时,实时检测遮挡情况。当检测到遮挡时,根据遮挡的程度和性质动态调整粒子的权重,优先考虑那些在遮挡情况下仍能有效反映目标状态的粒子。 4. 算法优化:根据遮挡情况调整跟踪算法,以适应目标状态的变化,提高跟踪的准确性和稳定性。 通过这些步骤,研究人员可以在目标受到部分遮挡时,依然保持较高的跟踪准确率。这种方法不仅提高了目标跟踪的实用性,而且扩展了粒子滤波在复杂场景下的应用范围。 本资源包的标签'rpt', 'occlusion', '粒子滤波', '遮挡_目标跟踪', '部分遮挡问题'均是与目标跟踪和遮挡处理相关的关键技术点。这些标签的使用说明该资源包聚焦于目标跟踪中的遮挡问题,特别是使用粒子滤波技术进行遮挡情况下的目标状态估计和跟踪。 了解这些知识点对于深入研究目标跟踪技术,特别是在复杂场景下的目标检测和跟踪具有重要意义。掌握遮挡处理技术对于推动计算机视觉在监控、自动驾驶、机器人导航等多个领域的应用有着积极的促进作用。"

select lot_hs.lot_id as lot_id,lot_type,lot_hs.mainpd_id, created_time,COMPLETE_TIME, value(bank.banktime,0) as banktime , round ( ( 1.00*(days(COMPLETE_TIME)-days(created_time)) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0),3) as use_days, customer_id, coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id) as cust_id2, cc.cycletime_target as ct_target, date,layer, round(count() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( days(COMPLETE_TIME)-days(created_time) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))*1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0))/layer) id From (select date(a.claim_time) as date, a.lot_id, a.lot_type,a.mainpd_id,a.prodspec_id,a.custprod_id, case when(date(b.created_time) <= '2009-01-05') then b.created_time + 21 days else b.created_time end as created_time, CASE WHEN A.CUST_id in ('MCA','NPA','SET') THEN a.COMPLETE_TIME ELSE a.COMPLETE_TIME END COMPLETE_TIME, a.cust_id as customer_id, a.ope_category, c.layer From f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT a, f3rpt.fvlot b, (select mainpd_id, sum(masks)layer from f3rpt.ASMCRPT_VW_MAINPD_MASKS_ALL group by mainpd_id) as c, (select * from (select lot_id, max(claim_time)claim_time, count(case when(ope_category='Ship')then lot_id else null end) as LS, count(case when(ope_category='Unship') then lot_id else null end) as LUS from f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT where substr(lot_id,1,2) not in('CA','CW','ES','E0','EM') and lot_type = 'Production' AND LOT_ID NOT LIKE 'H%' and substr(lot_id,7,4)='.00F' and ope_category in ('Ship','Unship') and year(claim_time) = year(current date - 1 days) and month(claim_time) = month(current date - 1 days) group by lot_id) as a where LS - LUS > 0 ) as lot Where a.lot_id = b.lot_id and b.mainpd_id = c.mainpd_id and a.lot_id = lot.LOT_ID and a.claim_time = lot.claim_time and a.ope_category = 'Ship' and a.cust_id in ('SM','BOE','GSC','NPA','GTA') ) as lot_hs left outer join (select lot_id,max(bankin_time) banktime from f3rpt.asmc_dpm where bankin_time>0 group by lot_id) bank on (lot_hs.lot_id = bank.lot_id) left join f3cim.f3cim_cfg_cust_rule cc on case when lot_hs.customer_id='WXM' THEN 'WII'||SUBSTR(lot_hs.mainpd_id,6,1) else lot_hs.customer_id end = cc.cust_id and locate(cc.mainpd_id,lot_hs.mainpd_id)>0 and locate(cc.prodspec_id,lot_hs.prodspec_id)>0 and locate(cc.custprod_id_45,substr(lot_hs.custprod_id,3,3))>0 where lot_hs.ope_category = 'Ship' ;以上sql如何优化

2023-06-07 上传
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