融合多特征的目标检测与跟踪方法

• 作者: 包本刚
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 目标跟踪 Camshift 卡尔曼滤波 多特征融合
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 93-99
• 页数: 7页
• 分类号: TP242|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902259

摘要

针对行人光照变化、背景与目标颜色相近以及目标遮挡等复杂环境中,易出现跟踪目标丢失的问题,提出一种融合多特征的Camshift算法与卡尔曼滤波相结合的目标检测跟踪方法.首先,为解决目标跟踪方法需要在初始帧手动选取行人目标的问题,在初始阶段利用梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)分类器进行行人目标检测;其次,利用欧式距离选取距离图像中心像素坐标最近的行人作为跟踪目标;同时,将行人分为5部分分别提取衣服颜色特征与HOG特征,根据权重进行融合,建立更加鲁棒的目标模型;最后,利用当前帧与前一帧的目标模型相似度设定遮挡阈值,实现Camshift算法与卡尔曼滤波算法的切换,解决目标遮挡问题,保障算法的鲁棒性.将该方法在OTB2013测试集各场景中进行实验,实验结果表明,在提升算法的鲁棒性同时,保障了算法的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包本刚		51	174	6.0	11.0