基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法

• 作者: 李承冬 翟乃江
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 选煤厂 智能视频监控 人员跟踪 MeanShift算法 卡尔曼滤波算法
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TD948.9
• 语种: 中文
• DOI: 32-1627/TP.20120113.1304.010

摘要

针对采用传统的MeanShift算法进行智能视频监控易受背景干扰而丢失目标的问题,提出了一种将MeanShift算法与卡尔曼滤波算法相结合的选煤厂人员目标跟踪方法.该方法首先通过运动检测方法分割出跟踪目标区域,然后通过卡尔曼滤波算法预测下一帧跟踪窗口的起点,在此基础上采用MeanShift算法跟踪目标区域；由于选煤厂环境较复杂,为了防止跟踪失败,采用跟踪与检测相结合的方法来进一步保证跟踪的鲁棒性.实验结果表明,该方法能很好地消除背景中相似颜色区域的影响,具有较好的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟乃江	上海大屯能源股份有限责任公司江苏分公司	2	1	1.0	1.0
2	李承冬		1	0	0.0	0.0