燕山大学学报
燕山大學學報
연산대학학보
JOURNAL OF YANSHAN UNIVERSITY
2012年
5期
428-432,464
,共6页
运动物体跟踪%∑-△背景估计%自适应Kalman滤波
運動物體跟蹤%∑-△揹景估計%自適應Kalman濾波
운동물체근종%∑-△배경고계%자괄응Kalman려파
针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法.首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征.然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型.最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪.实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪.
針對實時視頻中的運動物體跟蹤問題,提齣瞭一種基于自適應Kalman濾波的運動物體跟蹤新算法.首先利用基于∑-△揹景估計算法檢測運動物體,併提取主要顏色特徵.然後構建物體運動模型,併生成自適應Kalman濾波的繫統狀態模型.最後利用主要顏色特徵進行物體跟蹤,其結果反饋給自適應Kalman濾波器,併通過遮擋率自動調整參數達到正確跟蹤.實驗結果錶明,所提齣的自適應Kalman濾波算法在運動物體被遮擋等複雜條件下的魯棒性好,還具有跟蹤準確性高和數據計算量小等優點,可用于實時運動物體的檢測與跟蹤.
침대실시시빈중적운동물체근종문제,제출료일충기우자괄응Kalman려파적운동물체근종신산법.수선이용기우∑-△배경고계산법검측운동물체,병제취주요안색특정.연후구건물체운동모형,병생성자괄응Kalman려파적계통상태모형.최후이용주요안색특정진행물체근종,기결과반궤급자괄응Kalman려파기,병통과차당솔자동조정삼수체도정학근종.실험결과표명,소제출적자괄응Kalman려파산법재운동물체피차당등복잡조건하적로봉성호,환구유근종준학성고화수거계산량소등우점,가용우실시운동물체적검측여근종.
