基于改进的均值漂移算法的运动汽车跟踪

• 作者: 吕露 孟晓琼 雷飞 黄涛
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 均值漂移 粒子滤波 采样 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 106-109
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.024

摘要

交通领域的智能视频监控系统有效解决了车辆的实时跟踪问题.针对运动车辆的特点,提出一种均值漂移(Mean Shift)和粒子滤波相融合的跟踪算法.该算法以HSV颜色直方图为核心建立运动汽车目标模型,利用Bhattacharyya距离度量粒子区域和目标模型的相似性,并根据相似性来更新粒子权值.使用Mean Shift聚类偏移粒子,通过观测模型和再估计过程使得这些粒子的候选区域能更加接近真实的目标位置.实验结果表明,该算法具有较强的实时性和鲁棒性,能实现对感兴趣运动汽车的稳定跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷飞	北京工业大学电子信息与控制工程学院	28	142	7.0	10.0
2	孟晓琼	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	6	1.0	1.0
3	吕露	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	6	1.0	1.0
4	黄涛	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	6	1.0	1.0