连续同色调背景下运动目标自适应跟踪

发布时间：2017-11-01 16:09

  本文关键词：连续同色调背景下运动目标自适应跟踪

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【摘要】：针对传统的Meanshift算法在连续的同色调背景干扰下无法准确、持续跟踪目标的问题,提出一种基于Kalman-optical flow(KOF)的改进Meanshift目标跟踪算法。首先,通过基于色调空间的光流检测对Meanshift窗口区域内的特征点进行建模,获得其图像坐标;然后,利用Kalman滤波的速度预估排除背景特征点,得到基于目标模型特征点的空间约束条件;最后,将得到的空间约束条件结合传统Meanshift算法中的色调约束条件,构建新的反投影直方图,并将新的反投影图作为Meanshift的概率密度图进行迭代,从而完成目标跟踪。实验表明,在连续的同色调背景区域的干扰下,该算法仍可以准确、持续地跟踪目标。
【作者单位】： 三峡大学机械与动力学院;三峡库区生态环境教育部工程研究中心;
【关键词】： Meanshift 目标跟踪 光流 Kalman滤波 同色调区域
【基金】：国家自然科学基金项目(51475266) 三峡库区生态环境教育部工程研究中心开放基金项目(KF2015-11) 湖北省三峡大学培优基金项目(2015PY022)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 基于视频的运动目标检测与跟踪已在许多领域得到了应用,如导弹制导、机器人导航、制造领域中视觉定位与引导、智能交通及公共安全领域的目标追踪等。近年来,随着计算机技术和通信技术的发展,对目标跟踪的实时性、准确性要求也日益提高。目前,典型的目标跟踪算法有光流

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本文编号：1127535