公开(公告)号：CN105741326B

公开(公告)日：2018-12-14

申请号：CN201610160169.2

申请日：2016-03-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 于昕 ,  王利侠 ,  任逸晖 ,  胡文洁 ,  孟贺 ,  李桃桃 ,  李晓亮 ,  池彩虹

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类融合的视频序列的目标跟踪方法，首先对视频序列中的目标采用多种方法实现跟踪，得出相应的跟踪结果，其表现形式为被跟踪目标的矩形外界边框的坐标。然后将得出的所有跟踪结果作为输入，采用输入的所有矩形外界边框的坐标的均值作为被跟踪目标的初始聚类中心。不限定分类数，对所有输入的矩形外界边框的坐标进行加权分类，判断其是否属于该初始类。最后以聚类后属于初始类的矩形外界边框的坐标取均值，作为最终跟踪结果。通过本发明方法，可以融合多种视频序列跟踪方法，从而提高了跟踪效果，而且运行时间也大大缩短。

公开(公告)号：CN105741326A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610160169.2

申请日：2016-03-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 于昕 ,  王利侠 ,  任逸晖 ,  胡文洁 ,  孟贺 ,  李桃桃 ,  李晓亮 ,  池彩虹

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06T7/20 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20081

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类融合的视频序列的目标跟踪方法，首先对视频序列中的目标采用多种方法实现跟踪，得出相应的跟踪结果，其表现形式为被跟踪目标的矩形外界边框的坐标。然后将得出的所有跟踪结果作为输入，采用输入的所有矩形外界边框的坐标的均值作为被跟踪目标的初始聚类中心。不限定分类数，对所有输入的矩形外界边框的坐标进行加权分类，判断其是否属于该初始类。最后以聚类后属于初始类的矩形外界边框的坐标取均值，作为最终跟踪结果。通过本发明方法，可以融合多种视频序列跟踪方法，从而提高了跟踪效果，而且运行时间也大大缩短。