原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文针对Mean Shift对快速运动物体跟踪效果差.每帧中目标的起始位置选取不够理想和存在的大比例遮挡问题,提出了一种新的算法,即基于三维立体空间的Kalman Mean Shift 3D残差判断跟踪算法.实验结果表明该算法能够实现快速运动目标的跟踪以及能够解决场景中运动物体大比例遮挡的问题.
推荐文章
基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法
快速运动目标
大比例遮挡
目标运动状态突变
目标跟踪
结合帧差法与Mean Shift的抗遮挡跟踪算法
目标检测
跟踪算法
卡尔曼滤波
MeanShift
帧差法
严重遮挡
一种MEAN SHIFT跟踪改进算法研究
跟踪
Mean
shift
分块
基于粒子滤波/Mean Shift的改进跟踪算法
目标跟踪
粒子滤波
均值迁移算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 Kalman Mean Shift 3D残差跟踪算法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 3D残差 跟踪 Kalman Mean Shift
年,卷(期) 2009,(27) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 14-16,3
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2009.27.006
五维指标
传播情况
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引文网络
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1967(1)
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1995(1)
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2003(3)
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2005(2)
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2006(3)
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2009(0)
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研究主题发展历程
节点文献
3D残差
跟踪
Kalman
Mean Shift
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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