【摘 要】
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由于传统的KaIman滤波方法在非线性、非高斯跟踪问题上的不足，为满足智能监控系统对运动目标准确跟踪的需求，提出了一种改进的自适应MeanShlft算法。该算法利用Bhattacharrya距
【机 构】
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天津理工大学自动化学院,天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室
【基金项目】
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天津市教委科技发展基金(20090718)资助项目
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由于传统的KaIman滤波方法在非线性、非高斯跟踪问题上的不足，为满足智能监控系统对运动目标准确跟踪的需求，提出了一种改进的自适应MeanShlft算法。该算法利用Bhattacharrya距离来度量颜色模型之间的相似度，通过几次迭代运算定位目标并实现目标的准确跟踪，通过自适应调整跟踪窗口大小，提高了跟踪的实时性和鲁棒性。利用改进的MeanShift算法对行人与车辆目标分别进行了跟踪实验，实验结果表明，本文方法对刚体与非刚体目标的跟踪比传统的Kalman滤波方法具有更好的实时性和准确性。
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