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一种优化的运动目标定位与跟踪算法研究
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室电子测试技术国家重点实验室,太原030051
  • 相关基金:国家自然科学基金(51275491);国家自然基金重大研究计划(91123036).
中文摘要:

运动目标检测与跟踪技术可实现对运动目标的检测、定位和跟踪,具有重要的理论意义和实用价值,已经成为各国学者研究的热点方向之一;为了达到更准确和有效的运动目标定位与跟踪的目的,该算法针对目标检测与目标跟踪两个方面,创新点在于目标跟踪;目标检测采用帧间差分法和背景差分法对比择优的方法,目标跟踪采用重心跟踪与卡尔曼滤波跟踪相结合的方法;通过对该种算法进行试验,得出的结果为:该算法的实现效果超越了传统的目标定位与跟踪算法;试验结论:该跟踪算法超越了传统的矩心、重心和卡尔曼滤波跟踪算法的单独跟踪效果,而且运算较快,同时卡尔曼滤波算法的预测与检测性大大降低了错误率,有效地改进了传统目标定位与跟踪算法.

英文摘要:

Moving target detection and tracking technology, which have important theoretical significance and practical value and have become one of the branches which international scholars have studied as hot topic, can realize the detection, location and tracking of moving targets. In order to achieve the purpose that a more accurate and effective location and tracking the Moving Target, the algorithm mainly study two aspects that the target detection and target tracking, the innovation lies in the Target tracking. The Target Detection adopts the method comparing the interframe difference and background difference, the Target Tracking adopts the method combining the center of gravity Tracking with the Kalman Filter Tracking. By testing the algorithm, the result as follows: the implementation effect of the algorithm goes beyond the traditional targeting and tracking algorithm. The test conclusion as follows: this goes beyond the separate tracking performance of the traditional centroid, the center of gravity and the Kalman Filter tracking, and faster computing. Simultaneously, the prediction and de tection of the Kalman Filtering algorithm greatly reduces the error rate and effectively improves the traditional Target location and tracking algorithm.

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期刊论文 158 会议论文 9 获奖 10 著作 4
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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924