【摘 要】
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在目标的跟踪与检测中,当背景变化较大、有较强干扰和遮挡时,往往目标检测效果不好.本文将Kalman滤波器与目标模板匹配相结合,极大地减小了检测目标的范围,提高了实时性;对目
【机 构】
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上海交通职业技术学院,上海,200232
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在目标的跟踪与检测中,当背景变化较大、有较强干扰和遮挡时,往往目标检测效果不好.本文将Kalman滤波器与目标模板匹配相结合,极大地减小了检测目标的范围,提高了实时性;对目标模板及时更新,使得算法有很强的抗干扰、抗遮挡性;在HSV颜色空间建立目标模板,使得算法能够检测出任何变化背景下的目标.实验证明,运用本文算法检测目标的速度优于背景差法,检测出的目标的置信度优于传统的扩展Kalman滤波器.
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