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基于MS算法和卡爾曼濾波器的視頻目標跟蹤

發(fā)布時間:2018-03-20 15:32

  本文選題:目標跟蹤 切入點:傳感器網(wǎng)絡(luò) 出處:《內(nèi)蒙古師范大學學報(自然科學漢文版)》2017年05期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為了提高視頻目標跟蹤的準確性和實時性,提出均值漂移算法和卡爾曼濾波器的視頻目標跟蹤算法.首先對卡爾曼濾波器相關(guān)參數(shù)進行優(yōu)化,并確定其初始狀態(tài)變量,然后采用均值漂移算法估計候選目標與模板目標之間的相似度,實現(xiàn)目標自適應跟蹤,最后采用仿真實驗測試算法的跟蹤性能.結(jié)果表明,該方法可以獲得較高精度的目標跟蹤結(jié)果,而且目標跟蹤的實時性好.
[Abstract]:In order to improve the accuracy and real-time performance of video target tracking, a mean shift algorithm and a Kalman filter algorithm for video target tracking are proposed. Firstly, the relevant parameters of Kalman filter are optimized and its initial state variables are determined. Then, the similarity between candidate target and template target is estimated by means of mean shift algorithm, and the adaptive tracking is realized. Finally, the tracking performance of the algorithm is tested by simulation experiment. This method can obtain high precision target tracking results, and the real-time target tracking is good.
【作者單位】: 四川托普信息技術(shù)職業(yè)學院;成都大學信息科學與工程學院;
【基金】:四川省科技廳應用基礎(chǔ)項目(2015JY0213)
【分類號】:TN929.5;TP212.9

【相似文獻】

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9 ;卡爾曼濾波器的模型誤差[J];現(xiàn)代防御技術(shù);1974年S1期

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本文編號:1639699

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