基于视频监控的运动目标跟踪算法
利用Kalman滤波思想对运动目标的前时刻状态信息进行预测,获取重心位置与形态紧密度估计值;将估计值与当前时刻观测值进行匹配,根据匹配误差修正运动目标的速度与紧密度变化值,通过递归算法实现常态下运动目标的准确、快速跟踪.针对复杂场景下由于运动遮挡造成无法准确估计目标运动轨迹,采用灰色模型GM(1,1)保证了跟踪过程的连续、稳定.最后,通过不同交通场景的视频序列对本文算法进行了验证,结果表明本文方法具有较好的适应性、鲁棒性,可实现复杂遮挡情况下连续、稳定、实时的目标运动跟踪.
智能交通、视频监控、运动跟踪、特征匹配、Kalman滤波、灰色模型
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TP391;U121(计算技术、计算机技术)
国家"863"计划项目资助2009AA11Z210;国家自然科学基金青年科学基金50808092;吉林省科技发展计划项目20080432
2011-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1683-1690
