基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法研究

内河航运事业的不断发展对电子巡航闭路电视(CCTV)监控系统的智能化水平提出了越来越高的要求。针对目前CCTV监控系统智能化水平较低、人工参与量较大的局限,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法。该算法将每条运动目标船舶视为一个部分,通过最小生成树模型来建立各个部分之间的联系,并基于可变形部件模型的原理最终实现同时对多条目标船舶的鲁棒跟踪。为了得到精确的目标船舶外观模型,首先对目标区域进行梯度方向直方图(HOG)特征提取,然后利用模糊支持向量机(SVM)算法进行训练得到每条目标船舶的参数化的外观模型。其中,由于模糊SVM中模糊度的引入,对不同的输入训练样本赋予不同的重要性,因此将获得比线性SVM算法更加精确的目标外观模型。结构化的学习方法保证了在目标运动过程中该算法能即时更新目标间的空间相互关系参数,实现鲁棒的跟踪效果。实验结果表明,提出的算法适用于在内河环境下鲁棒、有效的多目标船舶跟踪。