摘要
针对矿井视频图像人员跟踪中光照强度低、光照不均且变化剧烈、目标尺度变化频繁及矿工携带矿灯对目标外观特征影响明显等问题,提出了一种基于压缩感知的实时多尺度人员跟踪方法.基于压缩感知和归一化矩形特征,得到尺度不变压缩特征SICF,该特征被用于实时描述尺度变化的目标.基于SICF建立目标外观模型,并利用朴素贝叶斯分类器识别样本类别,确定样本与目标之间的相似度.为了降低矿灯对目标外观特征的影响,提出利用边缘颜色特征得到各样本置信度,并与SICF外观模型融合共同构建粒子滤波框架的观测模型;结合矿工运动特点和速度信息,利用二阶模型作为运动模型.通过对标准视频库和井下实际采集视频的实验结果表明:本文算法在精度、稳定性及对井下特殊环境的适应性上均优于当前国内外最新算法,平均跟踪帧速达24fps.
中国矿业大学学报 
2015年第03期 
