一种基于卡尔曼预测的mean shift跟踪算法

• 作者: 张正华 蒋同余 谢敏
• 来源期刊: 扬州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: mean shift算法 卡尔曼 跟踪 轨迹
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 57-59,64
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对传统的mean shift算法在复杂场景下跟踪目标易丢失的问题,提出一种mean shift算法与卡尔曼预测相结合的算法.根据mean shift跟踪位置与卡尔曼预测位置的比较,确定最终的跟踪位置,并将其作为下一次跟踪的起点,跟踪结束后显示车辆运动的轨迹.实验结果表明:当目标与背景的颜色相近时,该文算法更具鲁棒性,且仍可满足实时性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正华		76	285	9.0	13.0
2	谢敏		7	30	2.0	5.0
3	蒋同余		1	0	0.0	0.0