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抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪

金广智 石林锁 郑丰收 白向峰 李建毅

金广智, 石林锁, 郑丰收, 白向峰, 李建毅. 抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪[J]. 红外技术, 2011, 33(8): 483-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.08.012
引用本文: 金广智, 石林锁, 郑丰收, 白向峰, 李建毅. 抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪[J]. 红外技术, 2011, 33(8): 483-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.08.012
JIN Guang-zhi, SHI Lin-suo, ZHENG Feng-shou, BAI Xiang-feng, LI Jian-yi. Moving Objects Detecting and Tracking for Fighting Shadow and Occlusion[J]. Infrared Technology , 2011, 33(8): 483-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.08.012
Citation: JIN Guang-zhi, SHI Lin-suo, ZHENG Feng-shou, BAI Xiang-feng, LI Jian-yi. Moving Objects Detecting and Tracking for Fighting Shadow and Occlusion[J]. Infrared Technology , 2011, 33(8): 483-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.08.012

抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪

doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.08.012
详细信息
  • 中图分类号: TP391

Moving Objects Detecting and Tracking for Fighting Shadow and Occlusion

  • 摘要: 实际场景中往往存在运动阴影和障碍物遮挡等情况,严重影响了目标检测和跟踪的效果.为解决此问题,提出了一种抗阴影和遮挡的的运动目标检测与跟踪方法.该方法首先引入分类浮动更新策略,有效减轻了运算负担;其次,利用基于纹理梯度差和颜色特征不变量的阴影检测模块,为后续更加准确的分割前景创造了条件;然后采用基于MeanShift框架和最大化后验概率匹配相结合的方式跟踪目标,并引入了障碍遮挡跟踪机制,以降低运动目标在遮挡场景跟丢的可能性.实验表明,该方法可有效检测出运动目标的阴影,实现在遮挡场景对运动目标的稳定跟踪.
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