【摘要】：針對目前Camshift跟蹤算法計算量大,實時性差的缺點,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時性。通過目標分割算法得到目標物體的輪廓區(qū)域,計算出目標的質(zhì)心,以目標質(zhì)心坐標和運動速度作為Kalman濾波器輸入預測出目標在下一幀中的位置,然后在預測位置附近用Camshift算法搜索和匹配,得到目標的精確位置信息,以此時得到的精確位置信息為Kalman濾波器的測量輸入,參與到下一輪預測,依次循環(huán)進行下去。經(jīng)過驗證該方法在一定條件下有很好的準確性和實時性。
[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】： 沈陽理工大學自動化與電氣工程學院;
【分類號】：TP391.41

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3 劉o，

本文編號：2368584