工程科学学报，第37卷，第2期：250-254,2015年2月 Chinese Journal of Engineering,Vol.37,No.2:250-254,February 2015 DOI:10.13374/j.issn2095-9389.2015.02.018:http://journals.ustb.edu.cn 基于最小费用流建模的目标跟踪器研究与仿真 奚峥皓12)四，赵宝永”，刘贺平”，刘涛”，孙富春) 1)北京科技大学自动化学院，北京1000832)清华大学智能技术与系统国家重点实验室，北京100084 ☒通信作者，E-mail:zhenghaoxi(@hotmail.com 摘要针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题，设计一种基于最小费用流建模的跟踪器.该跟踪器把整 数规划与最小费用流模型相结合，将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题.与其他同类型跟踪器相比，该跟踪器具有更 好的跟踪准确性.实验结果表明：运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪，提升了跟踪的 鲁棒性 关键词目标跟踪：建模：线性规划：机器视觉 分类号TP391.9 Target tracker based on minimum cost flow modeling XI Zheng-hao,ZHAO Bao-yong",LIU Heping",LIU Tao,SUN Fu-chun 1)School ofAutomation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems,Tsinghua University,Beijing 100084,China Corresponding author,E-mail:zhenghaoxi@hotmail.com ABSTRACT A tracker using the method of minimum cost flow was designed to solve the problems of object occlusion,lighting effects and clutter disturbance.This tracker combines integer programming with the minimum cost flow model,and converts the prob- lem of object tracking into a linear programming problem.Compared with other similar trackers,this tracker has a better tracking accu- racy.Simulation results show that the tracker in this paper has strong robustness and better tracking stability in complex environments KEY WORDS target tracking:modeling:linear programming:computer vision 目标跟踪是计算机视觉领域备受关注的前沿方 标跟踪的效果. 向，其在人机交互、视频监控、交通智能管理等方面都 以往解决这些问题或是以相邻帧的行人检测结果 有广泛的应用网.典型的目标跟踪系统由一部静态 作为关联对象，采用数据关联的方法，如最近邻法田、 摄像机对其监控固定区域内的移动目标进行跟踪获 联合概率数据关联滤波法(joint probability data associ-- 得.因此，设计一个抗干扰且能稳定跟踪的跟踪器成 aiom,JPDA)回和基于神经网络的方法园：或是用滤波 为目标跟踪系统的一个重要环节.有效的跟踪器应可 器针对性地设计一个统计轨迹模型7.这两种解决 以解决以下几种问题回：(1)光照影响.不同天气、不 方法的缺陷在于前者不能克服跟踪过程中出现的短时 同时间下光照和阴影等因素会对目标检测结果产生影 误报和漏报，而后者推演最大后验概率的轨迹估计方 响。(2)物体遮挡.目标在跟踪的过程中难免会被一 法则为NP问题. 些障碍物遮挡，影响跟踪的持续性.(3)杂波扰动.如 最近，Jiang等可利用网络流的方法来求解多目 摄像机和树枝的摇动，扰动部分不应影响跟踪器对目 标跟踪问题，并在一定条件下获得了全局最优解： 收稿日期：2013-12-22 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61372090)：国家重点基础研究发展计划资助项目(2012CB821206)：北京市自然科学基金资助项目 (4122037)工程科学学报，第 37 卷，第 2 期: 250--254，2015 年 2 月 Chinese Journal of Engineering，Vol． 37，No． 2: 250--254，February 2015 DOI: 10． 13374 /j． issn2095--9389． 2015． 02． 018; http: / /journals． ustb． edu． cn 基于最小费用流建模的目标跟踪器研究与仿真 奚峥皓1，2) ，赵宝永1) ，刘贺平1) ，刘 涛1) ，孙富春2) 1) 北京科技大学自动化学院，北京 100083 2) 清华大学智能技术与系统国家重点实验室，北京 100084  通信作者，E-mail: zhenghaoxi@ hotmail． com 摘 要 针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题，设计一种基于最小费用流建模的跟踪器． 该跟踪器把整 数规划与最小费用流模型相结合，将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题． 与其他同类型跟踪器相比，该跟踪器具有更 好的跟踪准确性． 实验结果表明: 运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪，提升了跟踪的 鲁棒性． 关键词 目标跟踪; 建模; 线性规划; 机器视觉 分类号 TP391. 9 Target tracker based on minimum cost flow modeling XI Zheng-hao1，2)  ，ZHAO Bao-yong1) ，LIU He-ping1) ，LIU Tao1) ，SUN Fu-chun2) 1) School ofAutomation and Electrical Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China 2) State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems，Tsinghua University，Beijing 100084，China  Corresponding author，E-mail: zhenghaoxi@ hotmail． com ABSTＲACT A tracker using the method of minimum cost flow was designed to solve the problems of object occlusion，lighting effects and clutter disturbance． This tracker combines integer programming with the minimum cost flow model，and converts the prob￾lem of object tracking into a linear programming problem． Compared with other similar trackers，this tracker has a better tracking accu￾racy． Simulation results show that the tracker in this paper has strong robustness and better tracking stability in complex environments． KEY WOＲDS target tracking; modeling; linear programming; computer vision 收稿日期: 2013--12--22 基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 61372090) ; 国家重点基础研究发展计划资助项目( 2012CB821206) ; 北京市自然科学基金资助项目 ( 4122037) 目标跟踪是计算机视觉领域备受关注的前沿方 向，其在人机交互、视频监控、交通智能管理等方面都 有广泛的应用［1--2］． 典型的目标跟踪系统由一部静态 摄像机对其监控固定区域内的移动目标进行跟踪获 得． 因此，设计一个抗干扰且能稳定跟踪的跟踪器成 为目标跟踪系统的一个重要环节． 有效的跟踪器应可 以解决以下几种问题［3］: ( 1) 光照影响． 不同天气、不 同时间下光照和阴影等因素会对目标检测结果产生影 响． ( 2) 物体遮挡． 目标在跟踪的过程中难免会被一 些障碍物遮挡，影响跟踪的持续性． ( 3) 杂波扰动． 如 摄像机和树枝的摇动，扰动部分不应影响跟踪器对目 标跟踪的效果． 以往解决这些问题或是以相邻帧的行人检测结果 作为关联对象，采用数据关联的方法，如最近邻法［4］、 联合概率数据关联滤波法( joint probability data associ￾ation，JPDA) ［5］和基于神经网络的方法［6］; 或是用滤波 器针对性地设计一个统计轨迹模型［7--8］． 这两种解决 方法的缺陷在于前者不能克服跟踪过程中出现的短时 误报和漏报，而后者推演最大后验概率的轨迹估计方 法则为 NP 问题． 最近，Jiang 等［9］利用网络流的方法来求解多目 标跟踪问题，并在一定条件下获得了全局最优解;