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申请/专利权人:南京邮电大学
摘要:本发明属于计算机目标识别匹配领域,公开了一种基于邻近关系的目标重叠事件识别与轨迹重构方法,该方法通过合理运用优先权队列和链表等数据结构,优化了数据的存取和处理流程来提高目标数据的处理效率,并通过结合目标之间的邻近关系及所属邻近集群的合并和分裂来实现对目标重叠事件的识别;对于目标缺失轨迹采用动态补偿机制,实现轨迹中补偿结点的实时创建;同时借助分区思想引入轨迹差异度函数,通过最小化目标函数来比较子轨迹之间的匹配效果,实现了高效的最优匹配策略,减少了误匹配的可能性,最终能够较为准确合理地重构动态事件下目标的完整轨迹。
主权项:1.一种基于邻近关系的目标重叠事件识别与轨迹重构方法,其特征在于:所述目标重叠事件识别与轨迹重构方法具体包括以下步骤:步骤1、获取目标集群中目标的所有子轨迹数据:以俯视图下区域Ω中的一点为原点构建平面直角坐标系,获取目标集群中目标的所有子轨迹数据li: 其中i为子轨迹序号,i=1,2,…,I,I为子轨迹的总条数,ai、bi分别为第i条子轨迹的初始和终止帧数;定义目标集群中目标m的完整轨迹为 其中M为目标集群内的目标总数,n为帧数序号,n=1,2,…,N,N为总帧数;步骤2、设置所有轨迹数据的存储结构为单链表,存储获取到的所有子轨迹数据li的逻辑结构为优先权队列PQ,存储目标集群中所有目标完整轨迹Lm的逻辑结构为全轨迹数组Track,定义优先权队列PQ对子轨迹数据li的两个基本操作:检查操作和提取操作;步骤3、定义两目标中心之间的距离小于最小识别距离ε时,两目标之间存在邻近关系R,定义任意两个目标之间都存在邻近关系的目标的集合为一个邻近集群,定义邻近关系、邻近集群及邻近集群的合并与分裂;步骤4、在第Frame帧下,基于邻近关系和邻近集群的分裂对优先权队列PQ中以Frame+1帧为起始帧数的子轨迹与全轨迹数组Track中的某一条轨迹进行匹配;定义前段轨迹数组Front和后段轨迹数组Back分别用于存放邻近集群中目标分裂时刻所需匹配的子轨迹的前段和后段,定义轨迹分布差异度函数Diversity,以minDiversity为目标函数找到唯一最优匹配方式;步骤5、当第Frame帧下优先权队列PQ中堆顶元素对应的子轨迹不能与全轨迹数组Track中任意一条子轨迹匹配,此时逐一检查全轨迹数组Track中的目标m在第Frame+1帧下的轨迹是否缺失,其中,m=1,2,…,M;若缺失,依据邻近集群的合并情况创建结点,补偿目标的缺失轨迹;步骤6、对每一帧均进行步骤4和步骤5以识别目标重叠事件,并对缺失轨迹进行补偿和匹配,直至目标集群中所有目标的完整轨迹均被重构;其中,在所述步骤2中,优先权队列PQ对子轨迹数据li的两个基本操作为检查操作和提取操作,具体为:步骤2.3.1、检查操作:获取优先权队列PQ中堆顶元素对应子轨迹的初始帧数ai,若初始帧数ai等于当前帧数的下一帧,定义当前帧数为Frame,初始化为0即ai=Frame+1,则认为当前帧数下优先权队列PQ中堆顶元素对应的子轨迹与全轨迹数组Track中的某一条子轨迹匹配,检查操作的返回值为true,否则认为无法匹配,检查操作的返回值为false;步骤2.3.2、提取操作:从优先权队列PQ中获取堆顶元素对应子轨迹的头结点和尾结点信息head,tail,并把该堆顶元素从优先权队列PQ中删除,且每完成一次提取操作都以初始帧数ai为关键字将优先权队列PQ重新调整为最小堆。
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百度查询: 南京邮电大学 基于邻近关系的目标重叠事件识别与轨迹重构方法
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