原文传递
基于均值平移和自适应预测的运动目标跟踪
| 题名： | 基于均值平移和自适应预测的运动目标跟踪 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 余朗；王杜娟；乐竹雄 |
| 关键词： | Mean shift；Kalman滤波；粒子滤波；目标跟踪；遮挡 |
| 摘要： | 针对运动目标跟踪算法不足之处，提出结合改进的均值平移与自适应预测的目标跟踪算法，基于Bhattacharyya系数值进行Kalman滤波器与粒子滤波器之间的切换。引入Kalman滤波器为Mean shift算法估计初始点，在跟踪稳定的情况下进行模板更新，根据Kalman残差大小判定是否发生遮挡：部分遮挡情况下即结合Kalman滤波器实现对快速运动目标的实时跟踪；完全遮挡情况下结合均值平移和粒子滤波进行鲁棒跟踪。实验证明，改进的算法可以有效地提高跟踪算法的效率，并且能很好地解决遮挡问题。 |
| 期刊名称： | 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） |
| 出版年： | 2012 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 853-856 |
检索历史
应用推荐
