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kalman 目标跟踪算法

于 2022-12-22 发布 文件大小:44.96 kB
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代码说明:

该算法首先利用高斯混合模型的背景差分法,结合空间邻域的相关性信息得到运动目标图像, 然后通过建立帧间关系矩阵将跟踪情况分为5种状态分别进行处理,这5种状态是新目标出现、 目标匹配、目标遮挡、目标分离和目标消失。采用卡尔曼滤波器预测目标参数,建立目标在下一帧中的预测信息。 当运动目标相互遮挡时,在卡尔曼滤波器预测区域内采用交叉搜索法实现多个运动目标的精确匹配。 通过多个视频序列测试,该算法能够获得良好的跟踪结果。

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