基于超像素分割与三维空间的智慧站场人员违规行为全方位跟踪监测方法

王全乐; 张演义; 姜艳民; 张奋; 周赛峰; 白社峰

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202501013

计算技术与自动化 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (01) : 70 -74. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202501013

基于超像素分割与三维空间的智慧站场人员违规行为全方位跟踪监测方法

王全乐, 张演义, 姜艳民, 张奋, 周赛峰, 白社峰

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摘要

现有智慧站场人员跟踪监测方法难以在兼顾多目标的同时保证较高的监测性能。为此，设计了基于超像素分割与三维空间的智慧站场人员违规行为全方位跟踪监测方法。基于改进的Itti视觉模型，提取感兴趣区域，通过小波变换替换Itti视觉模型中的高斯金字塔。设计结合超像素分割与联级AdaBoost检测的ABS运动检测算法，基于三维空间与孪生网络，设计三维多目标跟踪监测算法，联合运动预测模块、数据关联模块与跟踪监测管理模块，实现智慧站场人员违规行为的全方位跟踪监测。实验结果表明，该方法的AMOTA最高达到39.32,多目标跟踪监测准确性得到保证。