运动目标跟踪算法,基于OPENCV跟踪算法实现

速度追踪法适用于什么目标 2023-12-04 22:33 371 墨鱼

速度追踪法适用于什么目标

运动目标跟踪算法,基于OPENCV跟踪算法实现

背景减法算法可以对背景光照变化、噪声干扰、周期性运动等进行建模，能够准确检测各种情况下的运动目标。因此，对于固定摄像机的情况，目前大多数跟踪算法都采用本节来讨论在跟踪算法中结合旋转自适应的两种不同方式。前者可以用于目标对象在每帧后不更新的情况，后者可以用于目标对象在每帧后更新的情况。 1.旋转不变

≥＾≤ 本文首先提出一种基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法。该算法首先提取SIFT特征点存储来表示运动目标，然后根据欧氏距离和提出相机运动状态。实时移动目标跟踪算法。根据运动目标对光流结果的影响筛选特征点；利用光流方法估计相机的全局运动；根据全局运动估计的结果进行粒子滤波。

目标是在存在遮挡、相机运动和不断变化的照明条件的情况下持续估计对象的位置和方向。尽管很多人都关注多目标跟踪，但移动目标跟踪(MOT)子系统（也称为多目标检测和跟踪-DATMO）负责检测和跟踪自动驾驶车辆周围环境中移动障碍物的姿态。该子系统对于使自动驾驶车辆能够做出决策并避免与其他车辆等潜在移动物体进行交互至关重要。

其次，针对核相关滤波动目标跟踪算法，提出遮挡检测机制——平均峰相关能量（MPCE）指数，解决动目标跟踪和视场遮挡造成的损失问题。基于遮挡检测因素和阈值的移动目标跟踪算法具有广泛的研究价值和挑战。本文研究了当前主流的动目标跟踪算法：卡尔曼滤波算法、MeanShift算法、粒子滤波算法等，并对各个算法进行了总结

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：基于OPENCV跟踪算法实现