一种基于Meanshift算法的目标跟踪改进

发布时间：2017-10-20 04:23

  本文关键词：一种基于Meanshift算法的目标跟踪改进

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【摘要】：针对遮挡及相似干扰问题,在Meanshift算法的基础上提出了一种新的改进算法.该算法有效地将Meanshift算法与Kalman滤波算法结合,准确确定目标质心位置,并根据目标质心位置及前一帧搜索窗口边界自适应地调整当前搜索窗口,使其与目标位置更匹配,跟踪结果更加准确、可靠,同时也减小了环境等因素对算法的影响.实验对比结果表明,改进算法具有良好的稳定性和自适应性,可有效解决大面积遮挡和相似干扰问题.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【关键词】： 目标跟踪 Meanshift算法 Kalman滤波算法
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2014011019-1)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目标跟踪包括目标检测和跟踪两部分,其实质是一个概率问题,可以通过实时估计来理解跟踪过程.近几年,目标跟踪在公共安全、生产安全、医疗诊断、智能交通、工业、军事等领域有着广泛的应用前景.虽然国内外研究者在目标跟踪问题上提出了很多改进算法[1-5],但在实际应用中依

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1 李晖宙;;基于多特征信息和直方图相交的改进Meanshift算法[J];舰船电子工程;2012年10期

2 赵海英;张小利;李雄飞;彭宏;;基于多尺度Meanshift图像去噪算法[J];吉林大学学报(工学版);2014年05期

3 王保云;范保杰;;基于颜色纹理联合特征直方图的自适应Meanshift跟踪算法[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2013年03期

4 姚放吾;许辰铭;;基于目标质心的Meanshift跟踪算法[J];计算机技术与发展;2012年06期

5 ;[J];;年期

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1 田莘;基于MeanShift算法的目标跟踪问题研究[D];西安科技大学;2010年

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本文编号：1065218