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基于卡爾曼濾波與Mean Shift的運動車輛跟蹤

資 源 簡 介

針對Mean Shift算法不能跟蹤快速目標、跟蹤過程中窗寬的大小保持不變的特點。首先,卡爾曼濾波器初步預測目標在本幀的可能位置;其次, Mean Shift算法在這點的鄰域內尋找目標真實的位置;最后,在目標出現大比例遮擋情況時,利用卡爾曼殘差來關閉和打開卡爾曼濾波器。實驗表明該算法在目標尺度變化、遮擋等情況下對快速運動的目標能夠取得較好的跟蹤效果。

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