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基于Kalman预测和K-近邻的多目标跟踪
引用本文:曹作宝,包晓敏,汪亚明,周砚江. 基于Kalman预测和K-近邻的多目标跟踪[J]. 浙江理工大学学报, 2011, 28(3)
作者姓名:曹作宝  包晓敏  汪亚明  周砚江
作者单位:1. 浙江理工大学信息电子学院,杭州,310018
2. 浙江理工大学机械与自动控制学院,杭州,310018
基金项目:国家自然科学基金,浙江省自然科学基金,浙江省教育厅重点资助项目
摘    要:针对Kalman预测跟踪和K-近邻数据关联算法的优缺点,研究一种基于Kalman预测和K-近邻的多目标跟踪方法.该方法首先利用Kalman滤波预测出运动目标在下一帧中最可能出现的位置,接着根据当前帧目标位置和预测目标位置的距离,确定搜索半径,利用K-近邻数据关联算法,在该半径范围内,计算与预测点欧式距离最短的目标,并将其确定为真实目标位置.在MATLAB仿真环境下实现该跟踪算法,实验结果表明,用该方法进行多目标跟踪时,跟踪效果和性能较为稳定和可靠.此外选择合理的K值,能减少运算量,加快系统处理速度.

关 键 词:多目标跟踪  K-近邻  Kalman滤波  欧式距离

Tracking of Muti-objects Base on Algorithm of Kalman Filter and Knn
CAO Zuo-bao,BAO Xiao-min,WANG Ya-ming,ZHOU Yan-jiang. Tracking of Muti-objects Base on Algorithm of Kalman Filter and Knn[J]. Journal of Zhejiang Sci-tech University, 2011, 28(3)
Authors:CAO Zuo-bao  BAO Xiao-min  WANG Ya-ming  ZHOU Yan-jiang
Affiliation:CAO Zuo-baoa,BAO Xiao-mina,WANG Ya-minga,ZHOU Yan-jiangb(Zhejiang Sci-Tech University,a.School of Informatics and Electronics,b.School of Machinery and Automation,Hangzhou 310018,China)
Abstract:In this paper,directing at the strong points and weak points of Kalman filter based on tracking method,a novel approach to tracking of muti-objects is studied.By using Kalman-filter,the researchers predict locations where objects most probably appear in a next-frame,determine the search radius and k,calculate the shortest Euclidean distance with the predicted target object in this radius by using k-nearest neighbor,and then determine the true target location.Based on the MATLAB simulation environment to ach...
Keywords:multi-object tracking  knn  kalman filter  euclidean distance  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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