基于Camshift方法的视觉目标跟踪技术综述  

作　　者：伍祥 张晓荣 潘涛[1] 朱文武[1] 

机构地区：[1]安徽机电职业技术学院,安徽芜湖241002

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第17期11-14,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：安徽省教育厅科学研究项目资助:基于深度学习的路面缺陷检测方法研究(2023AH052699)、多模态数据驱动的工业互联网预知性维护决策技术研究(2022AH052367);芜湖市科技重点项目:工业机器视觉虚拟仿真教学装备平台关键技术研发及应用(2022yf65);安徽职业与成人教育重点研究项目:基于产教同频共振的工业互联网专业课教学质量提升研究(AZCJ2023028)。

摘　　要：视觉目标跟踪技术是机器视觉、模式识别等相关领域中重要的研究内容之一。受限于场景的复杂度、目标速度、目标的遮挡程度等状况,其相关研究具有一定的难度和挑战性,而均值漂移及其相关算法是解决该类问题的重要途径。首先介绍视觉目标跟踪的研究方法和原理,然后介绍Camshift方法的前身Meanshift方法的原理和算法过程,并做出相应的分析和阐述。再介绍针对Camshift算法的相关研究和改进方法,最后总结Camshift方法的应用情况以及后续可能的研究方向。

关 键 词：机器视觉 模式识别 目标跟踪 MEANSHIFT CAMSHIFT 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]