一种改进的Camshift结合Kalman滤波的车辆跟踪定位算法

摘要：

提出改进的Camshift算法结合Kalman滤波来检测跟踪交通拥挤情况下的车辆.Camshift是基于颜色的目标跟踪,当相同颜色车辆并排行驶时,Camshift算法容易丢失目标,Camshift结合kalman滤波的目标跟踪运用在道路交通检测也因为为背景不断更新而难以定位车辆.本文提出用改进自适应多高斯模型来对背景进行更新,进而再结合kalman滤波对运动目标估计预测来提高Camshift跟踪定位.实验结果表明改进后的算法跟踪定位车辆效果更好.

关键词：OpenCV、车辆跟踪、Camshift算法、kalman滤波

所属期刊栏目：12

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：贵州民族大学科研基金资助项目15XYS102

在线出版日期：2016-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：162-163