基于运动预测的优化光流目标跟踪算法

高屾; 朱成杰

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cqvip:为提高光流法在检测追踪运动目标时的效率与准确性,提出了一种基于运动预测改进的优化光流目标跟踪算法。该算法通过光流法查询运动点,采用均值漂移聚类得出运动物体质心,通过随机选取运动目标部分角点并查询运动信息,经卡尔曼滤波预测质心运动信息,查询预测区域信息,降低算法的复杂度并提升效率和准确性。实验结果表明:在监控视频中对车辆与行人的追踪平均准确率达到了68.7%与78.5%,每秒能够处理31.5帧与34.7帧;通过对比得出,优化的光流算法有效地提高了检测追踪监控视频中运动目标的效率与准确率。

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来源
《新余学院学报》 |2020年第2期|P.19-24|共6页
作者
高屾; 朱成杰;
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作者单位

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001;

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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; 计算机视觉; 光流法; 均值漂移聚类; 卡尔曼滤波;

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