基于粒子滤波和活动轮廓模型的多目标跟踪方法

摘要

基于粒子滤波和活动轮廓模型的多目标跟踪方法在整个跟踪过程中充分利用GVF-Snake模型目标轮廓大部分没有被遮挡的轮廓点信息，有效克服跟踪过程中遮挡等复杂环境的影响，在获取了目标初始轮廓后，利用改进的梯度矢量流-参数活动轮廓模型，使参数活动轮廓模型收敛至运动目标的真实轮廓，并根据控制点的距离自适应地增删控制点；然后通过结合粒子滤波，使用改进的K均值聚类算法和能量粒子滤波对多目标进行跟踪，并使用目标被遮挡时的跟踪策略，克服跟踪过程中遮挡的影响。

主权项

1.一种基于粒子滤波和活动轮廓模型的多目标跟踪方法，其特征在于，在获取了目标初始轮廓后，利用改进的梯度矢量流-参数活动轮廓模型，使参数活动轮廓模型收敛至运动目标的真实轮廓，并根据控制点的距离自适应地增删控制点；然后通过结合粒子滤波，使用改进的K均值聚类算法和能量粒子滤波对多目标进行跟踪，并使用目标被遮挡时的跟踪策略，克服跟踪过程中遮挡的影响。