基于压缩感知尺度自适应的多示例交通目标跟踪算法

作     者：杨红红 曲仕茹 YANG Hong-hong;QU Shi-ru

作者机构：西北工业大学自动化学院陕西西安710129 

出 版 物：《中国公路学报》 (China Journal of Highway and Transport)

年 卷 期：2018年第31卷第6期

页      面：281-290,316页

核心收录：

学科分类：1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0813[工学-建筑学] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20096102110027) 航天科技创新基金项目(CASC201104) 航空科学基金项目(2012ZC53043) 

主　　题：交通工程 智能交通 压缩感知 超像素 尺度自适应 交通目标跟踪 

摘      要：针对大多数跟踪算法对车辆等交通目标在行驶过程中的尺度变化、姿态变化的适应性差及在跟踪过程中使用固定尺度的跟踪框,导致所构造的目标模板包含大量背景信息,引起跟踪漂移甚至丢失的问题,提出一种基于压缩感知理论与超像素目标性度量的尺度自适应多示例交通目标跟踪算法,该算法首先利用压缩感知理论对多示例学习中的特征维数进行降维,减少算法计算的复杂度。其次,采用超像素目标性度量进行局部尺度自适应调整,解决多示例跟踪算法中的尺度适应问题。此外,引入基于目标判别机制的分类器更新,利用连续帧中目标的相似性判断跟踪目标是否存在遮挡或漂移问题。依据目标判别的结果,实现变学习率的分类器参数更新。试验结果表明:该方法具有较高的跟踪精度和良好的跟踪鲁棒性,在车辆目标发生遮挡、尺度变化、三维旋转等情况时均能较好地跟踪目标,通过对不同的交通视频序列进行测试,算法的平均中心位置误差远小于对比算法,仅为3.92像素,其对比算法CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法的平均位置误差分别为56.96像素、35.36像素及58.54像素,平均重叠率达80.1%,较CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法分别高44.9%、45.3%和45%,满足智能交通监控的实际需求。