| 专利号 | 201710313669X | 申请日 | 2017-05-05 | 专利名称 | 一种基于霍夫森林的多特征匹配多目标跟踪方法 |
| 授权日 | 2020-06-05 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 常发亮;梁付新;刘洪彬 |
| 主分类号 | G06K9/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于霍夫森林的多特征匹配多目标跟踪方法，根据双阈值关联得到保守可靠的轨迹片段，按照样本选取原则在线生成正负样本集，构建霍夫森林，通过霍夫森林学习，将带有颜色、形状、类别以及运动信息的训练样本划分到不同的叶子节点，用叶子节点的统计信息去预测两轨迹片段的关联概率，当得到可靠长轨迹片段时，将其转化为轨迹间的再匹配问题，利用相似性度量与特征点匹配两种方式，通过融合概率将其关联为真实轨迹，完成匹配。本发明不仅解决了误差累积、跟踪精度低的问题，还提高了处理目标遮挡和形变情况的能力，实现了复杂场景下的多目标跟踪。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
