变电站外围监视入侵鼠类的目标跟踪研究

汤健飞; 卓旭升; 祁星辰; 王为

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针对变电站围墙外鼠类动物的监视问题,提出一种基于监控视频图像处理的多特征融合Camshift目标跟踪算法。采用多特征融合的方式,消除背景干扰,并引入线性外推法预测机制,通过预测目标的空间位置信息,矫正Camshift算法搜索框的中心位置,解决因目标受到遮挡或运动速度过快,导致跟踪框漂移的问题。与传统的Camshift算法进行对比,实验结果表明,该算法能有效消除背景干扰,且鼠类目标被严重遮挡或快速运动时,仍能准确跟踪。

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来源
《自动化与仪表》 |2022年第1期|60-65|共7页
作者
汤健飞; 卓旭升; 祁星辰; 王为;
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作者单位

武汉工程大学电气信息学院;

武汉430205;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标跟踪; Camshift算法; 多特征融合; 线性外推法;

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