基于自适应卡尔曼滤波的Meanshift跟踪算法  

Meanshift tracking algorithm based on adaptive kalman filter

作　　者：陈薇[1] 袁文定 方强 李海 项奇清 CHEN Wei;YUAN Wen-ding;FANG Qiang;LI Hai;XIANG Qi-qing

机构地区：[1]合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009

出　　处：《制造业自动化》2021年第6期16-20,48,共6页Manufacturing Automation

基　　金：2017年安徽省科技重大专项(17030701041);合肥市“机器人与智能系统工业技术研究基地”项目(IMIPT 2015001)。

摘　　要：针对传统的Meanshift视频跟踪算法在跟踪目标存在背景干扰或者有遮挡情况下,目标跟踪不准确、丢失的问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的Meanshift跟踪算法(AKFMeanshift)。该算法在Meanshift算法的基础上结合自适应卡尔曼滤波,有效解决了系统噪声特性未知时,卡尔曼滤波发散的问题。通过滤波器预测目标在下一帧的中心位置,把该位置作为Meanshift迭代初始位置,最终实现跟踪。实验结果表明:提出的算法能够在系统噪声未知的情况下、存在遮挡的条件下对目标进行准确的跟踪。

关 键 词：视频跟踪 MEANSHIFT算法 自适应卡尔曼滤波 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]