Det är en viktig uppgift att på ett tillförlitligt sätt upptäcka och spåra flera rörliga objekt för videoövervakning och övervakning. Men när ocklusion inträffar i icke-linjära rörelsescenarier, många befintliga metoder misslyckas ofta med att kontinuerligt spåra flera rörliga objekt av intresse. I detta dokument föreslår vi ett effektivt tillvägagångssätt för att upptäcka och spåra flera rörliga objekt med ocklusion. Rörliga mål upptäcks initialt med hjälp av en enkel men effektiv block matchning teknik, vilket ger grov plats information för flera objekt spårning. Mer exakt platsinformation uppskattas sedan för varje rörligt objekt av en ickelinjär spårningsalgoritm. Med tanke på den tvetydighet som orsakas av ocklusionen bland flera rörliga objekt, tillämpar vi en ocentrerad Kalman filtreringsteknik (UKF) för tillförlitlig objektdetektering och spårning. Bortsett från konventionell Kalmanfiltrering (KF), som inte kan uppnå den optimala uppskattningen i icke-linjära spårningsscenarier, kan UKF användas för att spåra både linjära och icke-linjära rörelser på grund av den ocentrerade omvandlingen. Dessutom uppskattar den hastighetsinformationen för varje objekt för att hjälpa till att upptäcka objektet algoritm, effektivt avgränsa flera rörliga objekt av ocklusion. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden korrekt kan detektera och spåra flera rörliga objekt med ickelinjära rörelsemönster och ocklusioner.
På samma sätt genomför REF fusionen som ett objudet Kalmanfilter (UKF).
Tracking Multiple Moving Objects Using Unscented Kalman Filtering Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}