基于运动的多目标跟踪

资 源 简 介

基于运动的多目标跟踪

详 情 说 明

运动多目标跟踪是一个常见的计算机视觉任务，它涉及从视频序列中检测并持续追踪多个移动物体。以下是该过程的核心实现思路：

视频预处理阶段首先将输入视频转换为连续的RGB帧序列，随后将其转换为HSV色彩模型。HSV模型比RGB更适合处理光照变化，因为色度(H)和饱和度(S)与亮度(V)分量分离。

前景提取采用了基于高斯混合模型(GMM)的背景减除算法。该算法通过统计建模每个像素点的颜色分布特征，动态维护背景模型。对于每帧图像，计算像素值的均值和标准差，并与预设阈值进行比较。当连续两帧间均值差异超过阈值时，该区域被判定为前景运动物体，否则归为背景部分。

为提高前景物体的边界质量，系统采用了Canny边缘检测算子。这个多阶段算法通过梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测，有效提取出清晰连贯的物体轮廓。

目标跟踪部分采用卡尔曼滤波器来实现。这种递归算法通过预测-更新机制，能够有效处理目标运动过程中的噪声干扰。对于每个检测到的前景物体，系统为其建立一个动态模型，通过状态估计来预测下一帧中可能出现的位置，并用实际观测值进行校正，最终输出稳定的边界框轨迹。这种方法的优势在于能处理短暂遮挡和运动模糊等情况。