【摘要】：針對目前Camshift跟蹤算法計(jì)算量大,實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn),提出一種基于Kalman與Camshift相結(jié)合的方法,能夠有效提高算法的實(shí)時(shí)性。通過目標(biāo)分割算法得到目標(biāo)物體的輪廓區(qū)域,計(jì)算出目標(biāo)的質(zhì)心,以目標(biāo)質(zhì)心坐標(biāo)和運(yùn)動(dòng)速度作為Kalman濾波器輸入預(yù)測出目標(biāo)在下一幀中的位置,然后在預(yù)測位置附近用Camshift算法搜索和匹配,得到目標(biāo)的精確位置信息,以此時(shí)得到的精確位置信息為Kalman濾波器的測量輸入,參與到下一輪預(yù)測,依次循環(huán)進(jìn)行下去。經(jīng)過驗(yàn)證該方法在一定條件下有很好的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of large computation and poor real-time performance of Camshift tracking algorithm, a method based on the combination of Kalman and Camshift is proposed, which can effectively improve the real-time performance of the algorithm. The contour region of the object is obtained by the target segmentation algorithm, and the centroid of the target is calculated. The target centroid coordinate and the velocity of motion are used as the input of the Kalman filter to predict the position of the target in the next frame. Then the accurate position information of the target is obtained by searching and matching in the vicinity of the predicted position with Camshift algorithm. The accurate position information obtained at this time is taken as the measurement input of the Kalman filter to participate in the next round of prediction and proceed in turn. It is proved that the method has good accuracy and real-time performance under certain conditions.
【作者單位】： 沈陽理工大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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3 劉o，

本文編號：2368584