一种尺度和光照自适应的结构化多目标跟踪方法及其应用

摘要

本发明公开了一种尺度和光照自适应的结构化多目标跟踪方法，包括利用多尺度Retinex算法对序列图像进行预处理，提取目标区域外观的方向梯度直方图HOG特征并采用结构化支持向量机SSVM进行分类，以SSVM获得的目标最优位置为中心，在目标位置中心提取多个不同尺度的HOG特征作为样本，采用判别型尺度空间跟踪算法DSST训练尺度滤波器，利用尺度滤波器的最大响应值对应的尺度来更新当前帧对应目标的尺度，通过随机梯度下降法SGD更新目标间的空间位置关系及SSVM的权重数值，并根据当前帧目标的尺度以及利用双线性插值调整SSVM尺度权重；且本发明可应用于智能视频监控，企业生产自动化和智能机器人领域。