基于改进CamShift算法的纱管跟踪方法研究
徐健
陈倩倩
黄磊
孙泽维
西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安710048
摘要：为了提高对纱管的实时精准跟踪,将Camshift算法应用于纱管分拣喂纱跟踪领域.传统MeanShift算法需要手动选择初始跟踪窗口,纱管分拣喂纱过程中单一颜色特征的跟踪算法很难满足实时跟踪要求.针对此问题,在CamShift跟踪算法基础上加入颜色识别,有效降低了误跟踪现象;加入卡尔曼预测机制,解决自动框选初始跟踪窗口的问题.通过3组对比实验可知:改进后的算法使目标的质心坐标偏差大约维持在4个像素点,验证了改进方法的实时性和精准性.
关键词：MeanShift算法CamShift算法卡尔曼预测机制目标跟踪
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省重点研发项目(2019GY-173)企业项目(2019KJ-036)陕西省科技攻关计划(2019KJ-038)
论文发表日期：2021-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 152-158 )
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