基于MS算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪

发布时间：2018-03-20 15:32

  本文选题：目标跟踪　切入点：传感器网络　出处：《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高视频目标跟踪的准确性和实时性,提出均值漂移算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪算法.首先对卡尔曼滤波器相关参数进行优化,并确定其初始状态变量,然后采用均值漂移算法估计候选目标与模板目标之间的相似度,实现目标自适应跟踪,最后采用仿真实验测试算法的跟踪性能.结果表明,该方法可以获得较高精度的目标跟踪结果,而且目标跟踪的实时性好.
[Abstract]:In order to improve the accuracy and real-time performance of video target tracking, a mean shift algorithm and a Kalman filter algorithm for video target tracking are proposed. Firstly, the relevant parameters of Kalman filter are optimized and its initial state variables are determined. Then, the similarity between candidate target and template target is estimated by means of mean shift algorithm, and the adaptive tracking is realized. Finally, the tracking performance of the algorithm is tested by simulation experiment. This method can obtain high precision target tracking results, and the real-time target tracking is good.
【作者单位】： 四川托普信息技术职业学院;成都大学信息科学与工程学院;
【基金】：四川省科技厅应用基础项目(2015JY0213)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：1639699