10.3969/j.issn.1674-6236.2013.05.006
基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪
针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点.首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次,Mean Shift算法在这点的邻城内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器.实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果.
视频序列、卡尔曼滤波器、Mean Shift算法、目标尺度
21
TP391(计算技术、计算机技术)
山西省自然科学基金资助项目2011011015-2
2013-04-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
15-17