便利店防盗摄像头的多目标跟踪算法原理

1. 多目标跟踪的基础需求源于便利店高峰期时，摄像画面中会同时出现多个移动顾客。传统运动检测只能标记移动区域，而多目标跟踪需要持续识别每个顾客的独立运动轨迹。

2. 算法首先通过背景减除技术分离前景目标，利用高斯混合模型区分静态背景和动态人物。当检测到多个移动目标时，系统会为每个目标分配独立ID，并通过卡尔曼滤波预测其下一帧位置。

3. 为区分相似目标，算法提取以下特征：

   • 表观特征：使用卷积神经网络提取行人衣着颜色纹理特征
   • 运动特征：计算目标在连续帧中的速度矢量
   • 空间特征：记录目标在场景中的相对位置关系

4. 数据关联阶段采用匈牙利算法进行最优匹配，通过计算特征相似度代价矩阵，将新检测到的目标与已有跟踪目标进行关联。当出现遮挡时，系统会保持短期轨迹预测，待目标重新出现时通过特征匹配恢复跟踪。

5. 针对特殊场景的优化：

   • 交叉轨迹处理：当两个顾客相遇时，通过表观特征重识别避免ID切换
   • 短暂遮挡补偿：利用货架区域的运动模型预测被遮挡目标的行进路线
   • 进出区域管理：在出入口设置虚拟检测线，自动创建/终止跟踪轨迹

6. 实际应用中，系统会结合顶置摄像头与货架间摄像头的多视角数据，通过坐标映射实现三维空间的多目标跟踪，有效解决二维图像中的遮挡问题，最终形成完整的顾客移动热力图。