一种基于修正加权二部图的无重叠视域目标匹配方法

摘要

本发明提出一种基于修正加权二部图的无重叠视域目标匹配方法，涉及计算机视觉领域。本发明将无重叠视域目标匹配问题表示成一个最大后验概率问题，从而将目标观测模型与监控网络时空约束信息结合起来，并通过求解加权二部图的最大权匹配解决最大后验概率问题。针对普通加权二部图构造中容易引入错误匹配的问题，本发明提出了一种基于自适应阈值的修正加权二部图构造方法，从而尽可能地避免在构造加权二部图的过程中引入错误的匹配。针对传统KM方法在处理大规模加权二部图匹配问题时计算量过大的弊端，提出了一种基于MH采样的方法近似求解加权二部图的最大权匹配，从而得到无重叠视域目标匹配关系。

主权项

一种基于修正加权二部图的无重叠视域目标匹配方法，其特征在于，使用最大后验概率问题描述无重叠视域目标匹配，在构造最大后验概率问题时，综合考虑目标观测模型与监控网络时空约束；构造加权二部图，通过解二部图的最大权匹配以解决最大后验概率问题；具体包括以下步骤： 1)确定目标观测模型； 2)确定监控网络时空约束； 3)划分时空最小单元； 4)构造最大后验概率问题； 5)计算自适应阈值； 6)构造修正加权二部图； 7)MH方法近似求解加权二部图的最大权匹配。