【摘 要】
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CAMShift目标跟踪算法遇到目标被遮挡时容易陷入局部最大值,对快速运动目标容易跟踪失败,且无法从失败中复原。针对该问题,利用Kalman预测器改进CAMShift算法。首先利用Kalma
【机 构】
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南京航空航天大学航天学院,中国电子科技集团公司第二十八研究所,光电控制技术重点实验室,南京航空航天大学航天学院,光电控制技术重点实验室
【基金项目】
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光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合资助(20135152049);航天科技创新基金(CASC02)
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CAMShift目标跟踪算法遇到目标被遮挡时容易陷入局部最大值,对快速运动目标容易跟踪失败,且无法从失败中复原。针对该问题,利用Kalman预测器改进CAMShift算法。首先利用Kalman预测器预测下帧图像中目标的位置,以此位置为中心确定CAMShift算法进行目标跟踪的搜索区域;然后利用目标匹配时的Bhattacharyya系数及目标大小来判断目标是否被遮挡以及被遮挡的程度。如果没有被遮挡,则用CAMShift算法得到的目标位置更新Kalman预测器中参数;如果遮挡不严重,则用Kalman预测器的预测值作为目标的位置和大小,且用该组值更新Kalman预测器中参数;如果遮挡非常严重,则用Kalman预测器的预测值作为目标当前位置,目标大小为固定值,用该组值更新Kalman预测器中参数。实验结果表明,改进算法能够准确地跟踪被遮挡目标和快速运动目标。
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