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针对传统的基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法目标运动速度突然改变时跟踪丢失的问题,在Kalman滤波器中引入加速度项使跟踪保持稳定;为了提高Camshift跟踪算法的实时性,使用简化的Camshift算法自适应调整跟踪窗口尺寸。实验结果表明2种改进分别提高了速度突变时跟踪准确性和目标跟踪的实时性,适合网络视频监控场景。 相似文献
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构建了利用交通监控视频对车辆异常行为进行检测的系统框架.使用改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的算法进行车辆目标检测,结合CamShift算法与Kalman滤波器进行车辆目标跟踪,提取车辆质心绘制运动轨迹,针对车辆运动方向判别、违章变道、调头等行为提出了检测方法.实验结果表明,提出的交通监控视频中的车辆异常行为检测系统具有较高的实时性与准确性,部署简易快速,维护成本低廉,可以满足当今智能交通系统日益增长的需求. 相似文献
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智能交通系统(ITS)是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。 相似文献