文献类型：期刊文章

作　　者：包本刚[1]

Bao Bengang(College of Electronic and Information Engineering,Hunan University of Science and Engineering,Yongzhou 425199,China)

机构地区：[1]湖南科技学院电子与信息工程学院

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：湖南省自然科学基金(2015JJ6043);湖南科技学院应用特色学科建设项目资助

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：9

起止页码：93-99

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对行人光照变化、背景与目标颜色相近以及目标遮挡等复杂环境中,易出现跟踪目标丢失的问题,提出一种融合多特征的Camshift算法与卡尔曼滤波相结合的目标检测跟踪方法。首先,为解决目标跟踪方法需要在初始帧手动选取行人目标的问题,在初始阶段利用梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)分类器进行行人目标检测;其次,利用欧式距离选取距离图像中心像素坐标最近的行人作为跟踪目标;同时,将行人分为5部分分别提取衣服颜色特征与HOG特征,根据权重进行融合,建立更加鲁棒的目标模型;最后,利用当前帧与前一帧的目标模型相似度设定遮挡阈值,实现Camshift算法与卡尔曼滤波算法的切换,解决目标遮挡问题,保障算法的鲁棒性。将该方法在OTB2013测试集各场景中进行实验,实验结果表明,在提升算法的鲁棒性同时,保障了算法的实时性。

关 键 词：目标检测 目标跟踪 CAMSHIFT 卡尔曼滤波 多特征融合

分 类 号：TP242] TP391.41]