电子技术
電子技術
전자기술
ELECTRONIC TECHNOLOGY
2011年
8期
23-25
,共3页
智能视频监控%行人跟踪%动态背景%粒子滤波%梯度方向直方图
智能視頻鑑控%行人跟蹤%動態揹景%粒子濾波%梯度方嚮直方圖
지능시빈감공%행인근종%동태배경%입자려파%제도방향직방도
在智能视频监控领域,作为人体运动分析重要内容的行人跟踪正受到广泛关注.在实际视频监控中,利用运动摄像机拍摄会造成背景运动与行人尺寸变化,增加行人跟踪的困难.针对这一问题,为改善实现动态背景下的行人跟踪效果,文章提出了一种综合应用梯度方向直方图(HOG)和粒子滤波的行人跟踪算法.此方法以粒子滤波为跟踪框架,利用小型化的改进HOG方法实现了小尺度行人检测,并根据其检测结果确定目标,不断修正粒子采样,实现了动态背景下的行人跟踪.仿真实验结果表明,与传统的粒子滤波算法相比,本算法能够更加准确有效地跟踪动态背景中尺寸变化的行人目标.
在智能視頻鑑控領域,作為人體運動分析重要內容的行人跟蹤正受到廣汎關註.在實際視頻鑑控中,利用運動攝像機拍攝會造成揹景運動與行人呎吋變化,增加行人跟蹤的睏難.針對這一問題,為改善實現動態揹景下的行人跟蹤效果,文章提齣瞭一種綜閤應用梯度方嚮直方圖(HOG)和粒子濾波的行人跟蹤算法.此方法以粒子濾波為跟蹤框架,利用小型化的改進HOG方法實現瞭小呎度行人檢測,併根據其檢測結果確定目標,不斷脩正粒子採樣,實現瞭動態揹景下的行人跟蹤.倣真實驗結果錶明,與傳統的粒子濾波算法相比,本算法能夠更加準確有效地跟蹤動態揹景中呎吋變化的行人目標.
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