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摘要:
Camshift算法具有很好的实时性,但是存在遇到大面积与目标颜色相近的背景干扰、目标被严重遮挡时跟踪失效,只能对单目标进行跟踪等问题.针对这些问题,提出了Camshift结合Kalman滤波的改进算法,采用改进算法的跟踪器对每个检测出来的目标进行分别跟踪,从而实现多目标跟踪.实验表明本文提出的改进算法能有效地克服以上问题,并且能达到实时性要求.
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基于CamShift和Kalman组合的改进目标跟踪算法
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卡尔曼滤波
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CAMshift算法
Kalman滤波器
LBP纹理
图像采集
位置预测
目标跟踪
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水面目标
检测
跟踪
Kalman滤波器
Camshift算法
状态向量
多目标跟踪的改进Camshift/卡尔曼滤波组合算法
多目标跟踪
Camshift算法
卡尔曼滤波
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于Camshift和Kalman滤波结合的改进多目标跟踪算法
来源期刊 现代科学仪器 学科 工学
关键词 目标跟踪 Camshift算法 Kalman滤波 ROI帧间差法
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 仪器研发与开发
研究方向 页码范围 29-33,38
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘海华 中南民族大学生物医学工程学院 66 472 13.0 18.0
2 况璐 中南民族大学生物医学工程学院 2 30 2.0 2.0
3 吴良健 中南民族大学生物医学工程学院 3 33 3.0 3.0
4 邓庆林 中南民族大学生物医学工程学院 2 25 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
Camshift算法
Kalman滤波
ROI帧间差法
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
现代科学仪器
双月刊
1003-8892
11-2837/TH
大16开
北京海淀区西三环北路27号理化实验楼512室
1984
chi
出版文献量(篇)
4906
总下载数(次)
12
总被引数(次)
20682
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导