计算机时代2023，Issue(11) ：41-45,51.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.11.008

基于改进Kalman滤波与Camshift结合的嵌入式跟踪系统设计

Design of embedded tracking system based on improved Kalman filter combined with Camshift

邱晓欢 郑尚坡 刘俊峰 徐诗康 廖丁丁
计算机时代2023，Issue(11) ：41-45,51.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.11.008
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于改进Kalman滤波与Camshift结合的嵌入式跟踪系统设计

Design of embedded tracking system based on improved Kalman filter combined with Camshift

邱晓欢 1郑尚坡 2刘俊峰 3徐诗康 2廖丁丁2
扫码查看

作者信息

  • 1. 广州铁路职业技术学院,广东 广州 510430;现代交通节能控制和智能运维技术联合实验室
  • 2. 华南理工大学自动化科学与工程学院
  • 3. 华南理工大学自动化科学与工程学院;现代交通节能控制和智能运维技术联合实验室
  • 折叠

摘要

针对传统Camshift算法难以在运动目标受遮挡的情况下有效跟踪的问题,提出一种基于改进Kalman滤波与Camshift相结合的目标跟踪算法,通过对Kalman滤波器的状态变量(X)k增加高维特征宽高比a与高度h参数,并将P0、Q、R与窗口高度h相关联,同时在受遮挡时自适应改变(X)k参数,使Kalman滤波器能够代替Camshift算法输出足够大的跟踪框标注受遮挡目标位置.实验表明,改进算法在有效帧率方面提高了42.6%,且平均BH距离降低了0.27,显著提高了跟踪的准确性和鲁棒性.

关键词

目标跟踪/Camshift算法/Kalman滤波/目标遮挡/状态向量/嵌入式系统

Key words

target tracking/Camshift algorithm/Kalman filtering/target occlusion/state vector/embedded system

引用本文复制引用

基金项目

广东省普通高等学校重点领域专项(2021ZDZX1136)

出版年

2023
计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
参考文献量4
段落导航相关论文