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针对运动物体速度以及形状容易发生变化,导致目标跟踪失败等问题,本文提出了一种基于卡尔曼滤波模型,同时考虑跟踪状态的马尔科夫性设计而成新的跟踪算法。算法首先建立目标状态和观测值的转移变化矩阵模型,然后依据马尔科夫性简化传统卡尔曼滤波算法模型,对目标方位和速度进行预判断。在此基础上,结合传统模板匹配和更新机制,在预测范围内搜索目标,并依据目标变化等因素更新模板的选择,从而保证在快速搜索目标的同时动态地调整模板,确保跟踪目标在发生形变或者加速等状态下能够实现稳定跟踪。实验结果验证了本文算法的有效性和实用性。