本發明涉及圖像檢索、人工智能、深度學習技術領域,具體公開了一種社區監控場景下基于局部特征識別和鄰幀匹配的寵物跟蹤方法,該方法首先對寵物的頭部、軀體、四肢以合適的若干個部位選區進行劃分,對寵物個體以及每個局部特征部分建立多層次Adaboost分類器。然后使用建立好的ML?Adaboost分類器識別出每幀圖像中所存在的寵物個體以及對應頭部、軀體、四肢部分;采用卡爾曼濾波對匹配失效的特征所處位置進行預測,以便跟蹤算法能夠將連續幀的圖像中的寵物軌跡相關聯。本發明能夠在部分特征被遮擋的情況下仍然能夠對寵物個體進行大致方向上的跟蹤,并且逐幀匹配過程中相比于按照紋理特征相似度進行匹配的方法更加迅速和精準。
聲明:
“社區監控場景下基于局部特征識別和鄰幀匹配的寵物跟蹤方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)