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Multi-Traffic Targets Tracking Based on an Improved Structural sparse Representation with Spatial-Temporal Constraint

引用

Chinese Journal of Electronics 2022年第2期31卷 266-276页

作者： YANG Honghong SHANG Junchao LI Jingjing ZHANG Yumei WU Xiaojun Key Laboratory of Modern Teaching Technology Ministry of EducationShaanxi Normal University School of Computer Science Shaanxi Normal University School of Journalism and Communication Shaanxi Normal University

Vehicles or pedestrians tracking is an important task in intelligent transportation system. In this paper, we propose an online multi-object tracking for intelligent traffic platform that employs improved sparse representation and structural constraint. We first build the spatial-temporal constraint via the geometric relations and appearance of tracked objects, then we construct a robust appearance model by incorporating the discriminative sparse representation with weight constraint and local sparse appearance with occlusion analysis. Finally, we complete data association by using maximum a posteriori in a Bayesian framework in the pursuit for the optimal detection estimation. Experimental results in two challenging vehicle tracking benchmark datasets show that the proposed method has a good tracking performance.

关键词： road traffic object tracking local sparse appearance spatial-temporal constraint improved structural sparse representation target tracking optimal detection estimation pedestrians tracking multitraffic targets tracking multiobject tracking data association image representation object detection intelligent traffic platform optimisation Bayesian framework robust appearance model pedestrians intelligent transportation system weight constraint road vehicles occlusion analysis intelligent transportation systems Bayes methods geometric relations

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