改进的单摄像头多目标跟踪框架提升遮挡处理能力

本文研究的论文《基于单固定摄像头的多目标跟踪框架》主要关注于解决在视频监控系统中，尤其是单固定摄像头环境下，由于目标合并遮挡导致的传统多目标跟踪效果不佳和跟踪失败的问题。针对这一挑战，研究人员提出了一种创新的稀疏多目标跟踪框架。这个框架的核心在于优化目标的合并遮挡处理和跟踪滤波两个关键环节。 框架结构由四个主要部分构成：运动目标检测、关联矩阵建立、目标交互处理以及滤波。首先，通过前沿区域的检测，获取视频中的活动目标，然后构建关联矩阵，利用矩阵来分析和判断每个目标的运动状态，以便采取适当的跟踪策略。当目标间出现交互时，传统的跟踪算法如TLD（Tracking-Learning-Detection）可能会受到影响，因此论文提出使用TLD算法，并通过双三次插值对目标和跟踪窗口进行同比例缩放，以提高跟踪效率并降低初始化时的异常情况。 TLD算法在此框架中的应用是关键改进之一，通过插值操作减少了跟踪过程中可能遇到的不稳定性。接下来，为了进一步提高跟踪精度，采用了分数阶卡尔曼滤波对跟踪结果进行精细化处理。分数阶卡尔曼滤波是一种高级的滤波方法，它在处理非线性和非高斯噪声方面具有优势，能够有效地过滤掉跟踪过程中的噪声和不确定性，从而得到更精确的目标位置估计。 整个框架的实验结果显示，相比于传统方法，这个稀疏多目标跟踪框架在处理单固定摄像头视频监控中目标交互遮挡的情况时，显著提高了跟踪性能和成功率。研究者们还强调了该框架对于提高视频监控系统的实时性和鲁棒性的重要性，尤其是在复杂场景中，如商场、街道监控等，对于多人、多目标的追踪具有实际的应用价值。 该研究得到了国家自然科学基金项目（61271341）和四川省自然科学基金项目的资助，其研究团队包括何涛、张家树、华见和龚小彪四位专家，他们的研究领域涵盖了视频图像处理、非线性信号处理、数字视频技术等多个方向。 这篇论文深入探讨了单固定摄像头下多目标跟踪的技术难题，并提供了一个有效的解决方案，对于提升视频监控系统的智能化和准确性具有重要的理论和实践意义。