复杂背景下兼顾跟踪实时性和跟踪精度的目标跟踪技术研究

李庆生; 赵丽君; 张志锋

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复杂背景下兼顾跟踪实时性和跟踪精度的目标跟踪技术研究

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由于将CamShift算法在复杂背景和操作条件下应用于视频跟踪,跟踪失败和目标损失的现象将非常容易发生。为了提高复杂环境条件下目标跟踪的精度及实时性,本论文提出了一种能够在复杂环境条件下及时对目标对象进行追踪的技术。以颜色、纹理、目标动作信息的全面特性为基础对CamShift算法作出整改完善,通过组合Kalman过滤器预评估目标对象的动作情况,在目标对象受到制约的情况下,使用运转前的目标对象预先信息,对目标对象物体的动作轨迹执行最小平方运算以及外穿推进,同时基于对象物体的位移情况进行定位信息的预测评估,以助于恢复目标的定位信息直到制约情况结束。经多次实验,相关统计数据表明,这一算法能够用于复杂情形的环境条件下,且当目标对象处于短期闭塞情况下依然能达成目标的连续稳定追踪,在性能上具备出色的实时性。

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来源
《光电子．激光》 |2020年第2期|117-124|共8页
作者
李庆生; 赵丽君; 张志锋;
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作者单位

承德石油高等专科学校安全工作处;

河北承德067000;

承德石油高等专科学校电气与电子工程系;

河北承德067000;

沈阳工业大学电气工程学院;

辽宁沈阳110870;

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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
复杂情形; 目标跟踪移动; CamShift算法; Kalman过滤器; 预测评估;

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