本文提出一種基于卡爾曼預(yù)測的快速目標跟蹤算法,算法工作時分為預(yù)測、模板匹配與目標定位以及模板更新三個階段。在預(yù)測階段,利用卡爾曼濾波對目標置進行預(yù)測,在模板匹配與目標定位階段,采用快速模板匹配跟蹤算法,將目標模板與搜索波門進行由粗到精的快速匹配,并計算所得匹配結(jié)果與目標模板的匹配程度,最后由當前幀的跟蹤結(jié)果控制模板更新過程以更新目標的模板,最終完成對目標的快速穩(wěn)定跟蹤。該方法運算速度快,準確度高,能夠滿足實時性要求。 

【文章來源】：中國新通信. 2019,21(08)

【文章頁數(shù)】：1 頁

【部分圖文】：

三種算法運算結(jié)果與目標實際運動軌跡在X、Y兩個方向的擬合曲線圖

針對卡爾曼濾波和快速模板匹配算法各自的優(yōu)缺點將兩者很好地結(jié)合在一起,提出了一種兼具實時性和準確性的跟蹤算法。實驗結(jié)果表明:所提算法在目標無遮擋時,采用卡爾曼濾波對目標位置進行預(yù)測以提供較可靠的搜索區(qū)域,繼而通過快速模板匹配方法對目標進行快速定位和跟蹤;在目標發(fā)生遮擋時使用卡爾曼濾波對目標在下一幀中的位置進行預(yù)測,能夠?qū)δ繕诉M行穩(wěn)定跟蹤。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進SSD的電力檢修多目標人員追蹤方法[J]. 沈茂東,高宏,付新陽,周偉,張俊嶺,公凡奎,馮志珍.  計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2020(08)

碩士論文
[1]基于機器視覺和毫米波雷達融合的車輛檢測方法研究[D]. 劉繼康.山東科技大學 2020
[2]基于云平臺的入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計[D]. 邢軍輝.河南工業(yè)大學 2020



本文編號：3373043