面向物流仓库的多目标视频跟踪-论文.pdf

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1、计算机与现代化2014年第9期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第229期文章编号：1006·2475(2014)09-0077面向物流仓库的多目标视频跟踪练海晨，蒋亚平(河海大学计算机与信息学院，江苏南京210098)摘要：为了解决物流仓库复杂环境下多目标跟踪的问题，本文提出一种融合了背景建模的Camshift算法，并在算法跟踪过程中加入目标运动信息。首先根据跟踪目标获得目标颜色概率密度图像；然后根据背景建模获得的背景图像对概率密度图像进行滤波处理；在Camshifl每次迭代过程中，引入运动信息，通过加权融合获得最优位置；

2、在多目标跟踪过程中，将当前帧中已跟踪完成的目标在概率密度图像中滤除，减少对其它目标的干扰。通过实验表明，在物流仓库运送轨道上的物品跟踪的实际应用中，本文算法对复杂背景干扰和相似目标的相互干扰，有很好的处理能力。关键词：物流视频；多目标跟踪；Camshift；加权融合中图分类号：TP301．6文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2014．09．017Multi-objeetVideoTrackinginLogisticsWarehouseLIANHai—chen，JIANGYa—ping(Colle

3、geofComputerandInformation，HohaiUniversity，Naming210098，China)Abstract：ACamshiflalgorithm，whichiscombinedwiththebackgroundmodelingandthemovementinformation，ispresentedinthisarticleinordertoreso]vethemulti—objecttrackingprobleminthecomplexenvironmentofindustrialfield．Fi

4、rstly，thematrixofprobabilitydensityiscalculatedbasedonhistogramofcolorofeachobject．Secondly，thesematrixesofprobabilitydensitywouldbefilterprocessedaccordingtobackgroundimagewhichisobtainedfromthebackgroundmodeling．Thirdly，themovementinformationisaddedtoitsiterativeproc

5、ess，andthebestpositionshouldbecalculatedwiththeweightingfusion．Inthelast，theCamshiflremovesthegoalswhichhavebeentrackedsuccessfullyinthepreviousframefromthosematrixesofprobabilitydensity，inordertoavoidadisturbancetoothergoalsinthemulti—objecttracking．Theexperimentindic

6、atesthatthisalgorithmhasaverygoodcapacityofreducingbackgrounddisturbanceandsimilargoalsdisturbance．Keywords：logisticsvideo；muhi-objecttracking；Camshifl；weightingfusion转、大小变化以及相互遮挡等因素，大大增加了工业U引置现场多目标跟踪的难度。随着三十多年众多学者的在工业产业飞速发展的今天，用计算机代替人力不断探索和研究，大量的跟踪算法被提出，解决了跟完成对现场情况的记录

7、与分析已经越来越必要。传踪过程中遇到的各种问题和挑战，包括目标突然快速统的视频监控系统主要由人工对采集的图像信息进运动、外观变化、尺度变化、光照变化、局部遮挡或者行分析，工作量非常巨大。所以，由计算机来代替人短时间全部遮挡、背景复杂的干扰等⋯。对这些信息进行分析和记录是必要且明智的选择。一般地，跟踪算法主要包括目标建模、搜索策略本文致力于解决物流仓库环境下，运送轨道上的多目和目标更新，其中跟踪算法的突破主要集中在目标建标跟踪问题。模和搜索策略方面J。在计算机视觉技术快速发展在工业现场的智能视频监控中，仓库物流管理是下，外观模型的建立

8、方法层出不穷。如文献[3]提出一个新兴而复杂的领域。工业现场的物流仓库环境的利用图像分割方法，将被跟踪区域分割成多个超像复杂，不仅背景中存在大量相似的物体，而且运动轨素块，结合SIFT特征，形成词汇本，并计算每个词在道上的跟踪目标也很