路 红，李宏胜，费树岷，程 勇

（1.南京工程学院自动化学院，南京江苏211167；2.东南大学自动化学院，南京江苏210096）

融合块显著质心描述和多级关联的多目标跟踪

路 红1，李宏胜1，费树岷2，程 勇1

（1.南京工程学院自动化学院，南京江苏211167；2.东南大学自动化学院，南京江苏210096）

提出一种融合目标分块、显著质心建模和多级关联的多目标跟踪（multi-target tracking，MTT）方法，用于提高互遮挡、相似目标干扰场景中的跟踪鲁棒、准确性。利用自适应阈值背景差分检测运动区域；将目标区域分块，根据块中运动像素处背景差分值计算色彩显著度，建立运动、色彩显著质心模型；建立目标间、目标与运动检测间全局、块级数据关联，判别互遮挡目标及块，并据块遮挡矩阵更新目标模板；利用有效色彩和运动信息计算块质心转移向量及融合权值，获得目标全局质心转移向量以定位目标。实验结果表明该方法对互遮挡、相似目标干扰及外观变化的多目标均具有稳定跟踪性能。

多目标跟踪；显著质心；多级关联；块质心转移

0 引 言

基于视觉的多目标跟踪（multi-target tracking，MTT）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是国际计算机智能视频监控领域研究的热点，在地面交通管制、工业机器人手眼系统和港口监视等多方面都具有广泛应用。但由于复杂场景中遮挡、相似特征目标（或背景）干扰、目标外观变化等影响，MTT的鲁棒性、准确性和实时性问题仍未得到完善解决［1］。

早期MTT侧重于目标运动分析法［2-3］，近年来，针对测量-跟踪间分配问题，基于外观模型的MTT研究逐渐成为热点。……