基于改进CamShift算法的纱管跟踪方法研究

徐健; 陈倩倩; 黄磊; 孙泽维

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基于改进CamShift算法的纱管跟踪方法研究

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为了提高对纱管的实时精准跟踪,将Camshift算法应用于纱管分拣喂纱跟踪领域.传统MeanShift算法需要手动选择初始跟踪窗口,纱管分拣喂纱过程中单一颜色特征的跟踪算法很难满足实时跟踪要求.针对此问题,在CamShift跟踪算法基础上加入颜色识别,有效降低了误跟踪现象;加入卡尔曼预测机制,解决自动框选初始跟踪窗口的问题.通过3组对比实验可知:改进后的算法使目标的质心坐标偏差大约维持在4个像素点,验证了改进方法的实时性和精准性.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第2期|152-158|共7页
作者
徐健; 陈倩倩; 黄磊; 孙泽维;
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作者单位

西安工程大学电子信息学院陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院陕西西安710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
MeanShift算法; CamShift算法; 卡尔曼预测机制; 目标跟踪;

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