自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

• 作者: 张建忠 张秀杰 谭云福
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动物体跟踪 ∑-△背景估计 自适应Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 428-432,464
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2012.05.011

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭云福	燕山大学信息科学与工程学院	17	113	6.0	10.0
2	张建忠	燕山大学信息科学与工程学院	4	56	4.0	4.0
3	张秀杰	燕山大学信息科学与工程学院	6	37	5.0	6.0