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摘要:
为解决视频目标跟踪中背景噪声、目标遮挡等问题,构建一种基于模型融合和特征关联的多目标跟踪算法.该算法首先改进对称帧间差分法,将连续四帧图像两两差分后进行"或"运算提取出目标轮廓,然后与滑动平均背景差分提取的目标轮廓进行"与"运算,进行形态学腐蚀和膨胀操作后获得运动目标的质心位置,接着融合金字塔光流法和卡尔曼滤波对下一时刻的质心位置进行预测,并利用匈牙利算法计算最优匹配进行特征关联,去除跟踪器中不满足要求的部分,同时为未指派的检测建立跟踪单元,最后修正卡尔曼滤波参数,绘制出运动目标的跟踪轨迹.实验结果表明,该算法能够准确提取出运动目标轮廓,解决目标间相互遮挡导致的跟踪失效问题,有效地提高了多目标跟踪的准确率和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于模型融合和特征关联的视频目标跟踪算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 多目标跟踪 对称帧间差分 金字塔光流 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 93-96,101
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4210字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.06.021
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 岳文静 南京邮电大学通信与信息工程学院 32 154 6.0 11.0
2 陈志 南京邮电大学计算机学院 50 362 11.0 17.0
3 季露 南京邮电大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标跟踪
对称帧间差分
金字塔光流
卡尔曼滤波
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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
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