监控场景下的目标自适应跟踪

• 作者: 周越 陈勇
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: Kalman 目标检测 Mean-Shift 跟踪窗自适应 特征更新
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3608字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2009.05.005

摘要

目标跟踪是监控系统的关键技术之一.Mean-Shift作为高效的模式匹配算法,已经成功地应用在对实时性要求较高的目标跟踪系统中,但是传统的Mean-Shift跟踪算法未能有效地解决跟踪窗自适应和目标特征更新问题,无法实现对目标的长时间跟踪.论文提出了卡尔曼滤波、局部目标检测和Mean-Shift有机结合的目标自适应跟踪方法,能有效的解决跟踪窗自适应和跟踪目标的特征更新问题,并有较强的抗遮挡的能力,提高跟踪的稳健性.并通过跟踪实验对比验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈勇	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	54	197	10.0	12.0
2	周越	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	60	976	18.0	30.0