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基于光流法和卡尔曼滤波的多目标跟踪
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 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:计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学),重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61403054); 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyj A40001,cstc2014jcyj A40022); 重庆教委科学技术研究项目(自然科学类)(KJ1400436).
中文摘要:

目标跟踪中运动情况的复杂性给目标跟踪任务增加了许多困难。针对此问题,提出一种将光流法和卡尔曼滤波方法相结合的目标跟踪方法。首先,通过光流法处理输入视频帧;其次,经形态学膨胀和改进的中值滤波处理,进而实现对运动目标的准确获取;最后,根据所获取的目标位置等信息,使用卡尔曼滤波方法处理后续图像序列,并对运动目标进行预测,从而实现对运动目标的有效跟踪。在两组对比实验中,所提方法的跟踪平均准确率分别达到67.83%和85.25%,实验结果表明所提方法在提高跟踪准确率的同时也使得跟踪更具主动性。

英文摘要:

The complexity of movement in object tracking brings a lot of difficulties to the object tracking. A method combining optical flow with Kalman filtering was proposed to track objects in this context. Firstly, the method of optical flow was used to deal with the video frames. Secondly, the moving target was obtained by using the both methods of morphological dilation and improved median filtering. Finally, in accordance with the obtained information of the object, Kalman filtering was used to handle the following sequence of images and to make the predictions about the object. After that, the effective tracking of moving objects was achieved by the proposed method. The average tracking accuracies of the two comparative experiments were respectively 67. 83% and 85. 25%. The experimental results show that the proposed method improves the tracking accuracy and makes the tracking more initiative.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679