基于超像素和图模型的粘连人群分割与跟踪方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于超像素和图模型的粘连人群分割与跟踪方法，用于拥挤人群的目标分割和跟踪，鲁棒性好，适应性强，能够精准地提取每个目标的轮廓，能为后续数据处理提供干净的数据。其包括以下步骤：对原始输入视频图像进行目标检测和跟踪得到各个目标的头部位置信息，其中包括运动前景；对运动前景进行超像素预分割获取前景超像素分割图；根据人体先验形状信息和颜色信息在前景超像素分割图上构建一个加权图模型，通过寻找最优路径的方法找到粘连目标之间的最佳分割边界。

主权项

一种基于超像素和图模型的粘连人群分割与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S11，对原始输入视频图像进行目标检测和跟踪得到各个目标的头部位置信息，其中包括运动前景；S12，对运动前景进行超像素预分割获取前景超像素分割图；S13，根据人体先验形状信息和颜色信息在前景超像素分割图上构建一个加权图模型，通过寻找最优路径的方法找到粘连目标之间的最佳分割边界，具体步骤为：S131，构建一个人体形状模型，并对人体目标进行模板匹配；S132，根据前景超像素分割图上的边与目标模型的形状差异性构建边界的形状权重；S133，根据前景超像素分割图上每条边相邻区域像素块之间的颜色差异构建边界的颜色权重；S134，确定一个分割起始点和结束点，在加权图上找到代价最小的路径，即为粘连人体的最佳分割边界。