2013年抗遮挡运动目标跟踪算法提升与应用

本文档探讨了一种针对运动目标抗遮挡跟踪的创新算法，发表于2013年4月的《北京航空航天大学学报》。该算法由赵龙和肖军波两位作者提出，主要目的是解决在复杂场景中，如存在多种遮挡情况下的运动目标跟踪问题。传统的跟踪方法在遇到遮挡时往往失效，而这个算法通过结合目标运动预测和自适应多子块模板匹配来提高跟踪性能。 首先，算法的核心在于建立了一个系统，它能够在多子块模板匹配过程中准确判断遮挡的发生。这涉及到对目标运动模式的理解和对遮挡现象的智能识别，确保在遮挡期间不会误判或丢失目标。通过卡尔曼滤波模型，算法能够预测目标在遮挡状态下的可能运动轨迹，为后续的恢复跟踪提供预估信息。 其次，当遮挡解除后，算法利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则，进行接力跟踪。这种策略允许算法在遮挡结束后迅速调整模板位置，继续追踪目标，避免了目标被完全丢失的风险。这种方法对于刚体和非刚体目标都适用，显示出很高的适应性。 实验部分展示了该算法的有效性，它不仅在部分遮挡的情况下表现良好，而且在严重遮挡甚至完全遮挡的情况下也能保持稳定的跟踪能力，确保目标运动轨迹的可靠性和完整性。因此，这项研究对于计算机视觉领域的目标跟踪技术有着重要的贡献，特别是在处理动态场景中的复杂遮挡问题上。 关键词包括计算机视觉、目标跟踪、模板匹配以及卡尔曼滤波，这些技术的融合使得该算法在解决实际应用中的跟踪难题上取得了突破。整个论文的研究成果提供了有价值的理论支持和技术实践，对于提高视频监控、自动驾驶等领域中运动目标的跟踪精度具有重要意义。