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摘要:
基于航道内船舶监控图像序列的多目标跟踪技术是开展船撞主动预警,提升桥区船舶通航安全的前提.基于颜色直方图的Camshift跟踪算法在复杂气象条件下无法得到准确的跟踪结果,本文提出了一种多特征自适应融合的多目标跟踪算法.该算法的目标模型由颜色、形状及纹理多特征自适应融合实现,增加了描述目标模型的可靠性和鲁棒性;在跟踪目标时,将融合信息目标模型结合到Camshift跟踪算法中.实验结果表明,该算法与传统Camshift跟踪算法相比,具有更高的准确性和可靠性.
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文献信息
篇名 基于Camshift的多特征自适应融合船舶跟踪算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 颜色:形状 纹理 Camshift 船舶跟踪
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 目标识别与跟踪
研究方向 页码范围 52-58
页数 分类号 TP391.41
字数 3975字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2011.05.010
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 肖刚 上海交通大学航空航天学院 52 417 11.0 18.0
2 云霄 上海交通大学航空航天学院 3 88 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
颜色:形状
纹理
Camshift
船舶跟踪
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
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
总被引数(次)
44377
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
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导