基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析

• 作者: 李傲寒
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: Mean-shift跟踪算法 运行物体 目标监测 误差
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TN80
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903153

摘要

为了提高汽车对前方运动物体的识别能力,开展基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析.进行双目标定时,将相机内参数代入MATLAB软件中来完成双目标定的过程,获得相机位置数据.完成标定之后,再校正图像.现场测试得到,计算出目标点和汽车之间的位置测试距离和设定距离基本一致,最大误差不超过5％.当距离增大后,目标点更易在左右图像内完成特征点匹配,实现误差降低的目标,并在距离等于5 m处达到最小的误差.采用所提算法可以精确跟踪运动目标,并且显示即使物体受到遮挡的情况下也可以完成跟踪的目标,表明算法是可靠的.

作者信息

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1	李傲寒		3	0	0.0	0.0