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一种基于融合空间聚类分割与多重代价矩阵关联的群目标跟踪方法

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摘要

本发明提出一种基于融合空间聚类分割与多重代价矩阵关联的群目标跟踪方法，首先，通过融合空间聚类分割的方法获得单帧红外图像中目标的量测信息，得到目标数量的有效估计，利用组合分群与类别判定方法获得群目标和单目标的量测信息；然后，针对单目标和群目标采取不同的关联跟踪策略，分别构造多重代价矩阵，进行轨迹与量测间的数据关联，有效避免了关联错误；最后，针对所有可能出现的关联结果，提出轨迹管理方法，实现单目标和群目标轨迹信息的更新。本发明基于目标的运动状态和图像特性，实现了群目标和单目标两类目标的稳定跟踪。

著录项

  • 公开/公告号CN113658220A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202110836538.6

  • 发明设计人 侯晴宇;魏冠楠;汪洪源;谭凡教;王志鹏;习宇阳;易明禹;

    申请日2021-07-23

  • 分类号G06T7/246(20170101);G06K9/62(20060101);G06T7/00(20170101);G06T7/136(20170101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人孙莉莉

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 13:16:59

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