【meanshift跟踪算法】一种基于卡尔曼预测的meanshift跟踪算法

本文作者：张正华；谢敏；蒋同余；成功正常投稿发表论文到《扬州大学学报(自然科学版)》2014年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对传统的meanshift算法在复杂场景下跟踪目标易丢失的问题,提出一种meanshift算法与卡尔曼预测相结合的算法.根据meanshift跟踪位置与卡尔曼预测位置的比较,确定最终的跟踪位置,并将其作为下一次跟踪的起点,跟踪结束后显示车辆运动的轨迹.实验结果表明:当目标与背景的颜色相近时,该文算法更具鲁棒性,且仍可满足实时性的要求.
【论文正文预览】：运动目标跟踪常用的算法有卡尔曼滤波[1-2]、动态贝叶斯网络[3]、meanshift[4-5]以及粒子滤波[6]等.卡尔曼滤波算法跟踪效果较好,但其计算量相对于meanshift算法大得多,且实时性差.Meanshift算法由于实时性好、运算量小等优点常被用于须实时跟踪的系统,但该算法在复杂场景下
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：meanshift算法卡尔曼跟踪轨迹
【参考文献】:

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【稿件标题】：【meanshift跟踪算法】一种基于卡尔曼预测的meanshift跟踪算法
【作者单位】：扬州大学信息工程学院;江苏怡丰通信设备有限公司;
【发表期刊期数】：《扬州大学学报(自然科学版)》2014年02期
【期刊简介】：0......更多扬州大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/9253/)投稿信息
【版权所有人】：张正华；谢敏；蒋同余；

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