高级检索
ENGLISH

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

多步预测融合Mean-Shift的运动目标跟踪算法研究

于晓明,  李思颖

downloadPDF
文章导航 > 红外技术  > 2018 >  40(12): 1182-1187
于晓明, 李思颖. 多步预测融合Mean-Shift的运动目标跟踪算法研究[J]. 红外技术, 2018, 40(12): 1182-1187.
引用本文: 于晓明, 李思颖. 多步预测融合Mean-Shift的运动目标跟踪算法研究[J]. 红外技术, 2018, 40(12): 1182-1187.
shu
YU Xiaoming, LI Siying. Study on Motion Target Tracking Algorithm Based on Mean-Shift and Multi-step Prediction[J]. Infrared Technology , 2018, 40(12): 1182-1187.
Citation: YU Xiaoming, LI Siying. Study on Motion Target Tracking Algorithm Based on Mean-Shift and Multi-step Prediction[J]. Infrared Technology , 2018, 40(12): 1182-1187.
shu

多步预测融合Mean-Shift的运动目标跟踪算法研究

  • 陕西科技大学 电气与信息工程学院,陕西 西安,710021

  • 陕西科技大学

基金项目: 陕西省科技厅居家养老模式若干关键技术研究(2014KRM80)
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Study on Motion Target Tracking Algorithm Based on Mean-Shift and Multi-step Prediction

    摘要
  • 摘要: 对运动目标跟踪时,主流Mean-Shift(均值偏移)算法对环境的影响较为敏感.针对目标遮挡时准确跟踪这一问题,提出了多步预测融合Mean-Shift的优化运动目标跟踪算法.在目标跟踪的过程当中采取Bhattacharyya coefficient(巴氏系数)辨别目标是否出现了遮挡.当目标产生遮挡的情况,采取多步预测算法,根据目标前一帧的特征信息对下一帧中目标位置信息进行判断.当运动目标离开遮挡时,则继续采取Mean-Shift实施后续跟踪.通过对不同场景下的视频序列实行测试,其结果表明该算法可以对发生遮挡后的目标进行连续、稳健的跟踪.
    • HTML全文
    • 参考文献(0)
    • 相关文章
    • 施引文献
  • 资源附件(0)
  • 加载中
WeChat 点击查看大图
计量
  • 文章访问数:  100
  • HTML全文浏览量:  16
  • PDF下载量:  11
  • 被引次数: 0
出版历程

目录

    /

    返回文章
    返回

    版权所有 © 《红外技术》编辑部京ICP备000000000号-1

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发    百度统计