Att spåra flera rörliga mål från en video spelar en viktig roll i många visionsbaserade robotiska applikationer. I detta papper föreslår vi en förbättrad Gaussian blandning sannolikhet hypotes densitet (GM-PHD) tracker med vikt straff för att effektivt och korrekt spåra flera rörliga mål från en video. För det första, en entropi-baserad födelseintensitet estimering metod införlivas för att eliminera falska positiva som orsakas av bullriga videodata. Därefter föreslås en vikt-penalized metod med multi-feature fusion för att noggrant spåra målen i nära rörelse. För mål utan ocklusion, en viktmatris som innehåller alla uppdaterade vikter mellan de förutsagda måltillstånd och mätningarna konstrueras, och en enkel, men effektiv metod baserad på total vikt och förutsagt måltillstånd föreslås för att söka de tvetydiga vikterna i viktmatrisen. De tvetydiga vikterna bestraffas sedan enligt de sammanslagna målfunktionerna som inkluderar rumsligt-färg utseende, histogram av orienterad lutning och målområde och ytterligare omnormaliseras för att bilda en ny viktmatris. Med denna nya viktmatris kan spåraren korrekt spåra målen i nära rörelse utan ocklusion. För mål med ocklusion används en robust spelteoretisk metod. Slutligen, de experiment som utförs på olika videoscenarier validera effektiviteten av den föreslagna straffmetoden och visa den överlägsna prestandan hos vår tracker över toppmoderna.
För att vara mer specifik, Zhou et al. REF utvecklade en multi-feature fusion metod, som kombinerar rumsligt-färg utseende, histogram av orienterad lutning och Gaussiska rumsliga begränsningar för att förverkliga tyngden bestraffning, vilket förbättrar spårning noggrannheten.
Tracking Multiple Video Targets with an Improved GM-PHD Tracker
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}