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针对传统行人跟踪算法得到运动轨迹与真实轨迹差异巨大的问题,提出一种基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法.该方法利用摄像机标定信息和图像帧信息建立行人的三维模型,解决图像中目标尺度的变化问题,并得到目标的真实运动轨迹.同时该方法利用双指数预测模型对粒子滤波算法进行优化,以解决短时遮挡问题,同时降低运算复杂度.实验表明,基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法能够较准确地建立行人三维模型,对比标准粒子滤波和KPF算法,能够对行人进行有效跟踪,对短时遮挡和尺度变化有较强的鲁棒性. 相似文献
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