本文關(guān)鍵詞：非高斯噪聲背景下計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤方法

  更多相關(guān)文章： 計(jì)算機(jī)視覺 非高斯噪聲 粒子濾波 雜波環(huán)境 跟蹤精度

【摘要】：針對雜波背景下計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤問題,提出一種非高斯噪聲背景下計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤方法.在視頻目標(biāo)運(yùn)動模型和觀測模型的基礎(chǔ)上引入了柯西混合噪聲模型,對非高斯噪聲運(yùn)動目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行建模;然后,在傳統(tǒng)高斯噪聲粒子濾波的框架內(nèi)給出文中方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟.針對大面積遮擋和夜晚光照改變的極端情況下對路上行駛的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:文中方法明顯提升極端雜波環(huán)境下的目標(biāo)運(yùn)動過程的建模精度,有效提升目標(biāo)跟蹤精度.
【作者單位】： 河南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院航運(yùn)海事系;達(dá)姆施塔特工業(yè)大學(xué)電子信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 計(jì)算機(jī)視覺 非高斯噪聲 粒子濾波 雜波環(huán)境 跟蹤精度
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(201411326136) 河南省科技廳資助項(xiàng)目(2013132300410337) 河南省教育廳資助項(xiàng)目(JYB2015037)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 2.達(dá)姆施塔特工業(yè)大學(xué)電子信息工程系,德國達(dá)姆施塔特64289)基于計(jì)算機(jī)視覺的視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)是人工智能、視頻監(jiān)控、智能會議、智能交通等領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究課題[1-2].由于視頻在雜波環(huán)境下干擾較多,容易導(dǎo)致跟蹤目標(biāo)的混疊,特別是多目標(biāo)遮擋、目標(biāo)的消失與再現(xiàn)及光照突變等影

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本文編號：982432