便利店防盗摄像头的多目标轨迹预测算法原理

1. 多目标轨迹预测的基础是目标定位。在连续视频帧中，系统通过目标检测算法（如YOLO或Faster R-CNN）实时获取每个顾客的边界框坐标，并计算其质心位置（边界框中心点的x、y坐标）。这些坐标构成轨迹的原始数据点。

2. 为解决目标遮挡导致的身份切换问题，系统采用卡尔曼滤波进行状态预测。以单个顾客为例，系统将其运动状态建模为8维向量（位置、速度、加速度的像素坐标）。当某帧中目标被遮挡时，卡尔曼滤波器会根据前一帧的运动惯性，预测当前帧的潜在位置，并通过匈牙利算法将预测位置与实际检测结果进行最优匹配。

3. 轨迹预测的核心是运动建模。系统会分析历史轨迹点序列，建立多项式运动模型（如二次曲线拟合）。例如顾客从货架走向冷柜时，算法会基于最近10帧（约0.3秒）的轨迹点，计算运动方向角速度和步长变化率，进而预测未来5帧的移动路径。

4. 为处理群体交互影响，引入社会力模型（Social-LSTM）。该模型通过长短期记忆网络学习多目标间的相对运动关系，例如两个相向而行的顾客在通道交汇时，系统会自动修正预测轨迹，增加相互避让的偏移量，避免轨迹交叉冲突。

5. 最终轨迹预测融合多维度特征。系统会结合场景语义信息（如货架布局形成的可行走区域）、顾客行为模式（如在促销展架前的停留倾向），通过注意力机制加权不同特征，输出每个目标未来2秒的轨迹概率图，其中高亮区域表示最可能的移动路径。