基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪

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1、第１０卷第２期智能系统学报Ｖｏｌ．１０№．２２０１５年４月ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＡｐｒ．２０１５ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１４０１００２网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ．２０１５０３０２．１１０６．０１０．ｈｔｍｌ基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪１２１王熙，吴为，钱沄涛（１．浙江大学计算机科学与技术学院，浙江杭州３１００２７；２．浙江省网络系统及信息安全重点实验室，浙江杭州３１０００６）摘要：针对超市等复

2、杂应用环境下的运动目标轨迹跟踪问题，将轨迹聚类运用于目标跟踪中，提出了一种超市顾客运动跟踪方法。该方法对Ｋａｎａｄｅ⁃Ｌｕｃａｓ⁃Ｔｏｍａｓｉ（ＫＬＴ）算法提取并跟踪得到的特征点轨迹进行预处理，滤除背景和短时特征点以分离出运动目标所在区域的关键特征点；进而采用均值漂移（ｍｅａｎｓｈｉｆｔ）算法进行轨迹聚类，解决了单帧静态特征点聚类时的目标遮挡问题；最后采用运动跟踪匹配算法对前后帧的特征点进行最优匹配，解决了目标出入视频区域以及具有复杂路线时的稳定跟踪问题，得到顾客的完整运动轨迹。实验结果表明，该方法能够在超市入口、生鲜区以及收银台等各种典型超市区域中完

3、成顾客轨迹的运动跟踪，并对顾客部分遮挡、复杂运动轨迹以及异步运动等多种特殊情况具有较高的鲁棒性。关键词：目标跟踪；特征匹配；轨迹聚类；运动分析中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１５）０２⁃０１８７⁃０６中文引用格式：王熙，吴为，钱沄涛．基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪［Ｊ］．智能系统学报，２０１５，１０（２）：１８７⁃１９２．英文引用格式：ＷＡＮＧＸｉ，ＷＵＷｅｉ，ＱＩＡＮＹｕｎｔａｏ．Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｃｕｓｔｏｍｅｒｍｏｖｅｍｅｎｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｎａｓｕｐｅｒｍａｒｋｅｔ［Ｊ

4、］．ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，２０１５，１０（２）：１８７⁃１９２．Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｃｕｓｔｏｍｅｒｍｏｖｅｍｅｎｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｎａｓｕｐｅｒｍａｒｋｅｔ１２１ＷＡＮＧＸｉ，ＷＵＷｅｉ，ＱＩＡＮＹｕｎｔａｏ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７，Ｃｈｉｎａ；２．ＺｈｅｊｉａｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＮｅｔｗｏｒｋＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙ

5、，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｃｋｉｎｇｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｓｃｅｎａｒｉｏｓｓｕｃｈａｓｓｕｐｅｒｍａｒｋｅｔｓｃａｎｂｅａｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｔａｓｋ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｔｏｔｒａｃｋｍｏｖｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｓｉｎａｓｕｐｅｒｍａｒｋｅｔｂｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｔｈｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｓ．Ｉｎｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ，ａｌｌｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｓｈｏｒｔ⁃ｔｉｍｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓａｒｅｒｅｍｏｖｅｄｉ

6、ｎｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｔｅｐｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅ⁃ｆｉｎｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ，ｗｈｉｃｈｗｅｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄａｎｄｔｒａｃｋｅｄｂｙｔｈｅＫａｎａｄｅ⁃Ｌｕｃａｓ⁃Ｔｏｍａｓｉ（ＫＬＴ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｏｃｃｌｕ⁃ｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｉｎｇｌｅｆｒａｍｅｓｔａｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓｓｏｌｖｅｄｂｙａｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅｍｅａｎｓｈｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｔｈｅｔｒａｊ⁃ｅｃｔｏｒｉｅｓｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｆｕｌｌｔｒａｊｅｃｔｏｒｉ

7、ｅｓｏｆｍｏｖｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｓａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｍｏｖｅｍｅｎｔｔｒａｃｋｉｎｇ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔａｃｋｌｅｓｔｈｅｓｔａｂｌｅｔｒａｃｋｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｂｙｏｐｔｉｍａｌｌｙｍａｔｃｈｉｎｇｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｃｌｕｓｔｅｒｓｂｅｔｗｅｅｎｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅｆｒａｍｅｓｗｈｅｎｔｈｅｔａｒｇｅｔｇｏｅｓａｃｒｏｓｓｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｙｏｆｔｈｅｖｉｄｅｏｒｅｇｉｏｎｏｒｈａｓａｃｏｍｐｌｅｘｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄ

8、ｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｔｒａｃｋｔｈｅｔｒａ