联合YOLO和Camshift的目标跟踪算法研究

摘要：

为了解决传统目标跟踪算法在有遮挡后无法准确跟踪的问题,提出了将YOLO和Camshift算法相联合的目标跟踪算法.基于YOLO网络结构来构建目标检测的模型,在模型构建之前,采用图像增强的方法对视频帧进行预处理,在保留视频帧中足够图像信息的同时,提高图像质量,降低YOLO算法的时间复杂度.用YOLO算法确定出目标,完成对目标跟踪的初始化.根据目标的位置信息使用Camshift算法对后续的视频帧进行处理,并对每一帧的目标进行更新,从而可以保证不断调整跟踪窗口位置,适应目标的移动.实验结果表明,所提的方法能够有效地克服目标被遮挡后跟踪丢失的问题,具有很好的鲁棒性.

关键词：YOLO算法、Camshift算法、图像增强、目标跟踪、遮挡

所属期刊栏目：28

资助基金：江苏省研究生科研创新计划KYCX18_0317

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：271-277