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申请/专利权人：广州铁路职业技术学院(广州铁路机械学校)
摘要：本发明涉及一种基于卡尔曼滤波与Camshift算法的目标跟踪方法，本发明将Kalman滤波器和Camshift跟踪算法相结合，能够全面综合考虑目标跟踪算法的实时性、准确性和鲁棒性，以达到对目标实时准确跟踪的目的。本发明充分考虑目标受到遮挡情况以及目标受到颜色干扰情况，并根据干扰情况进行后续跟踪窗口的确定，大大降低了环境对目标跟踪的影响，提高了目标跟踪的准确性。本发明尤其适用于对车辆的跟踪，能够适应道路上的复杂环境，实现对道路上车辆的有效跟踪。
主权项：1.一种基于卡尔曼滤波与Camshift算法的目标跟踪方法，其特征在于，包括：S1、获取包含待跟踪目标的视频序列的初始帧图像的搜索窗口，以及所述初始帧图像的搜索窗口的搜索窗口大小和搜索窗口中心位置；所述搜索窗口为用于确定所述待跟踪目标的框形结构；将所述初始帧图像的搜索窗口的搜索窗口大小和搜索窗口中心位置分别作为第一搜索窗口大小和第一搜索窗口中心位置，执行S2；S2、基于所述第一搜索窗口大小和所述第一搜索窗口中心位置，通过Camshift算法更新所述第一搜索窗口大小和所述第一搜索窗口中心位置，得到新的搜索窗口大小和新的搜索窗口中心位置；S3、基于所述新的搜索窗口大小和所述新的搜索窗口中心位置，确定所述待跟踪目标的干扰情况，所述干扰情况包括所述待跟踪目标受到遮挡的情况以及所述待跟踪目标受到颜色干扰的情况；S4、根据所述干扰情况，通过卡尔曼滤波器获取跟踪窗口、所述跟踪窗口的跟踪窗口大小和跟踪窗口中心位置、所述跟踪窗口对应的图像的下一帧图像的搜索窗口大小和搜索窗口中心位置；所述跟踪窗口为用于跟踪所述待跟踪目标的框形结构；S5、将所述跟踪窗口标注在所述跟踪窗口对应的图像中，并执行S6；S6、判断所述跟踪窗口对应的图像是否为所述视频序列的最后一帧图像，若是，则完成目标跟踪；否则，将所述跟踪窗口对应的图像的下一帧图像的搜索窗口大小和搜索窗口中心位置分别作为新的第一搜索窗口大小和新的第一搜索窗口中心位置，执行S2至S6，直到所述跟踪窗口对应的图像为所述视频序列的最后一帧图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州铁路职业技术学院(广州铁路机械学校) 基于卡尔曼滤波与Camshift算法的目标跟踪方法
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