本文關(guān)鍵詞：基于Meanshift與卡爾曼濾波的多目標(biāo)跟蹤，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多目標(biāo)跟蹤相比較于單目標(biāo)跟蹤而言,視頻中的目標(biāo)數(shù)量增加,且在目標(biāo)運動時,多個目標(biāo)之間可能會產(chǎn)生遮擋,更增加了目標(biāo)跟蹤的難度,針對以上問題提出了Meanshift算法與卡爾曼濾波相結(jié)合的方法進(jìn)行多目標(biāo)的跟蹤,首先采用Meanshift算法將目標(biāo)與背景進(jìn)行分割,然后分別建立Kalman數(shù)學(xué)模型,結(jié)果表明,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較為穩(wěn)定的多目標(biāo)的跟蹤。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 多目標(biāo)跟蹤 Meanshift 卡爾曼濾波
【基金】：江蘇省高�；�(12KJB510012) 2014大學(xué)生實踐創(chuàng)新計劃(201410300169) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科Ⅱ期建設(shè)工程資助項目 江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室項目(KDXS1405)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在目標(biāo)跟蹤算法的應(yīng)用研究上,Maryland大學(xué)開發(fā)的實時視覺監(jiān)控系統(tǒng)通過建立外觀模型實現(xiàn)了同時對多人的跟蹤[1],在檢測和跟蹤室外運動行人的基礎(chǔ)上,對他們之間簡單的交互進(jìn)行自動監(jiān)控,而且這一研究被用于軍事中無人機(jī)的控制[2-5]。在商業(yè)領(lǐng)域中也有目標(biāo)跟蹤的相對應(yīng)用,如

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：502460