【摘 要】
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为解决智能车辆目标跟踪过程中环境干扰导致目标丢失的问题,提出一种改进的目标跟踪算法,利用结合卡尔曼滤波的Camshift算法与ECO算法进行综合观测,对观测结果进行可靠性评价
【基金项目】
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国家级大学生创新实验计划基金项目(201910183001)
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为解决智能车辆目标跟踪过程中环境干扰导致目标丢失的问题,提出一种改进的目标跟踪算法,利用结合卡尔曼滤波的Camshift算法与ECO算法进行综合观测,对观测结果进行可靠性评价与选择性更新输出,最终实现跟踪目标状态的获取。采用目标跟踪基准(OTB)开放数据库对相关算法进行验证,结果表明,改进算法在一定程度上实现了Camshift算法和ECO算法优点的互补,抑制了常见的环境因素对目标跟随的影响。
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