留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法

翟乃江 李承冬

翟乃江, 李承冬. 基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法[J]. 工矿自动化, 2012, 38(2): 32-35.
引用本文: 翟乃江, 李承冬. 基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法[J]. 工矿自动化, 2012, 38(2): 32-35.
ZHAI Nai-jiang, LI Cheng-dong. Personnel Tracking Method of Coal Preparation Plant Based on Improved MeanShift Algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2012, 38(2): 32-35.
Citation: ZHAI Nai-jiang, LI Cheng-dong. Personnel Tracking Method of Coal Preparation Plant Based on Improved MeanShift Algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2012, 38(2): 32-35.

基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法

详细信息
  • 中图分类号: TD948.9

Personnel Tracking Method of Coal Preparation Plant Based on Improved MeanShift Algorithm

  • 摘要: 针对采用传统的MeanShift算法进行智能视频监控易受背景干扰而丢失目标的问题,提出了一种将MeanShift算法与卡尔曼滤波算法相结合的选煤厂人员目标跟踪方法。该方法首先通过运动检测方法分割出跟踪目标区域,然后通过卡尔曼滤波算法预测下一帧跟踪窗口的起点,在此基础上采用MeanShift算法跟踪目标区域;由于选煤厂环境较复杂,为了防止跟踪失败,采用跟踪与检测相结合的方法来进一步保证跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该方法能很好地消除背景中相似颜色区域的影响,具有较好的跟踪效果。

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  41
  • HTML全文浏览量:  8
  • PDF下载量:  4
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2012-02-10

目录

    /

    返回文章
    返回