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基于隐马尔科夫度量场模型的车辆检测和跟踪
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金(60572154)资助项目
中文摘要:

针对多目标检测和跟踪过程中常发生的合并和分裂现象,提出一种对不同运动目标假设不同的运动模型,并基于隐马尔科夫度量场(HMMF)的检测和跟踪算法.为了更准确地估计目标的运动参数,还提出了一种简单有效的单目相机标定算法.仿真结果表明,文中算法对遮挡不敏感,即使在发生遮挡、合并或分裂情况时也能很好地跟踪运动目标.

英文摘要:

This paper presented a detecting and tracking muhiple motion objects method. The method designs dissimilar motion models for different objects which often merge and split each other in the surveillance video. The method based on hidden Markov measure field(HMMF) is robust for lost information. A simple and efficient calibration of monocular camera was also presented to get more accurate motion parameters. The simulation results show that the algorithm can successfully track objects even if the occlusion happens.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903