[发明专利]基于特征匹配矩阵的多目标数据关联算法

摘要

本发明属于光电技术领域，具体涉及一种基于特征匹配矩阵的多目标数据关联算法。该方法包括如下步骤：在拍摄设备静止状态下采集当前视频序列图像；计算t时刻的第j个运动区域的中心位置与t-1时刻运动目标中心位置最近的目标，记最近匹配距离为d(i,j)；计算t-1帧和t帧各运动目标的相交面积，若t时刻目标与当前区域目标相交面积大于一定阈值，记相交面积为s(i,j)；当中心关联距离和区域相交面积都大于一定阈值，置匹配矩阵的元素R(i,j)为1；对关联匹配矩阵进行判断：对于出现新目标和理想跟踪状态，通过形心匹配算法进行关联跟踪；对于目标出现合并状态，分别保留目标合并前的运动信息和颜色信息，进行Kalman滤波和直方图融合的合并跟踪。该方法可实现在遮挡情况下的多目标数据关联。

主权项

1.一种基于特征匹配矩阵的多目标数据关联算法，其特征在于：该算法包括如下步骤：步骤一：在拍摄设备静止状态下采集当前视频序列图像；设第t-1帧的运动目标数目为M，第t帧中需要关联的运动区域数目为N，目标集为Ob＝{ob_i|i＝1,2,...,M}，区域集为Fg＝{fg_j|j＝1,2,...,N}，则目标集ob_i与区域集fg_j的匹配结果即为关联匹配矩阵的元素，匹配矩阵的行为t-1帧的运动目标，列为需要关联的运动区域数目，各个匹配元素R(i，j)组成M×N的关联匹配矩阵R；步骤二：计算t时刻的第j个运动区域的中心位置与t-1时刻运动目标中心位置距离最近的目标，作为该目标的延续，记最近匹配距离为d(i,j)；步骤三：计算t-1帧和t帧各运动目标的相交面积，若t时刻目标与当前区域目标相交面积大于一定阈值，表明当前目标为该目标的延续，记相交面积为s(i,j)；步骤四：当上述中心关联距离和区域相交面积都大于一定阈值，则置关联匹配矩阵R的元素R(i,j)为1；步骤五：对关联匹配矩阵R阵进行判断：对R每一列fg_j，计算该列的和（1）若c_j＝0，表明fg_j没有与其相关联的目标，为新增目标，令目标数量M＝M+1，则为出现新目标状态；（2）若c_j＝1，则对应理想跟踪状态；（3）若c_j＞1，表明有c_j个目标合并为当前目标fg_j，则进入合并预测跟踪状态；步骤六：对于出现新目标和理想跟踪状态，通过形心匹配方法进行关联跟踪；对于目标出现合并状态，则分别保留目标合并前的运动信息和颜色信息，进行Kalman滤波和直方图融合的合并跟踪；步骤七：对关联匹配矩阵R每一行Ob_i，计算该行的和若r_j＝0，表明对应目标暂时消失，由于目标可能被静止物体暂时完全遮挡，所以当该目标持续数帧都没有相关联的目标，表明该目标处于消失状态。