水面无人艇动态障碍目标视觉跟踪方法

发布时间：2018-12-08 15:37

【摘要】：针对目前Camshift跟踪算法计算量大,实时性差的缺点,提出一种基于Kalman与Camshift相结合的方法,能够有效提高算法的实时性。通过目标分割算法得到目标物体的轮廓区域,计算出目标的质心,以目标质心坐标和运动速度作为Kalman滤波器输入预测出目标在下一帧中的位置,然后在预测位置附近用Camshift算法搜索和匹配,得到目标的精确位置信息,以此时得到的精确位置信息为Kalman滤波器的测量输入,参与到下一轮预测,依次循环进行下去。经过验证该方法在一定条件下有很好的准确性和实时性。
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of large computation and poor real-time performance of Camshift tracking algorithm, a method based on the combination of Kalman and Camshift is proposed, which can effectively improve the real-time performance of the algorithm. The contour region of the object is obtained by the target segmentation algorithm, and the centroid of the target is calculated. The target centroid coordinate and the velocity of motion are used as the input of the Kalman filter to predict the position of the target in the next frame. Then the accurate position information of the target is obtained by searching and matching in the vicinity of the predicted position with Camshift algorithm. The accurate position information obtained at this time is taken as the measurement input of the Kalman filter to participate in the next round of prediction and proceed in turn. It is proved that the method has good accuracy and real-time performance under certain conditions.
【作者单位】： 沈阳理工大学自动化与电气工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2368584