基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法
翟乃江1
李承冬2
1.上海大屯能源股份有限责任公司江苏分公司,江苏徐州,2216112.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,221116
摘要：针对采用传统的MeanShift算法进行智能视频监控易受背景干扰而丢失目标的问题,提出了一种将MeanShift算法与卡尔曼滤波算法相结合的选煤厂人员目标跟踪方法.该方法首先通过运动检测方法分割出跟踪目标区域,然后通过卡尔曼滤波算法预测下一帧跟踪窗口的起点,在此基础上采用MeanShift算法跟踪目标区域；由于选煤厂环境较复杂,为了防止跟踪失败,采用跟踪与检测相结合的方法来进一步保证跟踪的鲁棒性.实验结果表明,该方法能很好地消除背景中相似颜色区域的影响,具有较好的跟踪效果.
关键词：选煤厂智能视频监控人员跟踪MeanShift算法卡尔曼滤波算法
分类号：TD948.9(选矿)
论文发表日期：2012-01-01
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）
英文信息