一种基于物影匹配算法的道路小目标跟踪方法

针对复杂道路环境下小目标抛洒物难以被检测与跟踪,且落地静止像素易被纳入背景而导致目标丢失等问题,本文提出一种基于物影匹配算法(OSMA)的道路小目标跟踪方法来解决上述问题。首先,采用混合高斯模型对背景进行建模以此获取前景图像,对前景图像采用膨胀、腐蚀等形态学处理;其次,根据道路抛洒物移动时在前景产生独立的物与影双轮廓特征,进行连续帧前景轮廓的物影匹配,并将连续的匹配结果定为疑似抛洒物;最后,采用多帧质心偏移法判断疑似抛洒物是否处于静止状态,并对运动状态中的疑似抛洒物进行位置判定与帧间轮廓匹配,从而实现抛洒物的逐帧跟踪。基于大量实验表明:本文所提出的OSMA与核化相关滤波器(KCF)、辨别尺度空间跟踪器(DSST)、背景感知相关滤波器(BACF)、深度注意力跟踪器(DAT)、视觉跟踪时空变换器(SATRK)等跟踪器相比,准确性更优越,可较好解决道路复杂场景下各类抛洒物的跟踪问题;复杂背景、快速旋转的小目标场景中跟踪表现优异,具有良好的跟踪尺度,实时性满足预期要求。