本文關鍵詞：基于強跟蹤UKF的視頻目標跟蹤算法

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【摘要】：針對無跡卡爾曼濾波(unscented Kalman filter,UKF)在非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計中存在的跟蹤緩慢和穩(wěn)態(tài)偏差問題,提出一種基于強跟蹤UKF的視頻目標跟蹤算法。該算法以無跡變換(unscented transform,UT)為基礎,結合強跟蹤濾波器和UKF濾波器的優(yōu)點,在狀態(tài)預測協(xié)方差矩陣中引入時變漸消因子調節(jié)卡爾曼增益,強迫輸出殘差序列保持正交,并提取殘差序列的有效信息,提高濾波器對狀態(tài)變化的跟蹤能力。仿真結果表明,利用強跟蹤UKF算法對視頻中的運動目標進行跟蹤,具有更高的跟蹤精度,狀態(tài)濾波均方誤差更小。
【作者單位】： 中南大學物理與電子學院;湖南中大業(yè)翔科技有限公司;中興通訊股份有限公司微電子研究所;
【分類號】：TN713;TP391.41
【正文快照】： 視頻序列中運動目標的檢測與跟蹤技術是智能視覺監(jiān)控的重要課題之一,是目標分類、行為理解等后續(xù)高級處理的基礎[1-2],在航空航天、智能交通、機器人視覺、視頻監(jiān)控、公共場所客流數(shù)據(jù)監(jiān)測等領域中具有廣泛的應用。在目標跟蹤領域,應用最多的是EKF(extendedKalman filter)[3],

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本文編號：1201211