【摘 要】
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针对被跟踪目标尺度小、特征颜色与场景颜色相似的问题,提出一种基于实时检测结果的视频目标跟踪算法,即首先对背景进行高斯建模,利用背景减除法和帧间差分算法对前景区域进
【机 构】
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通号通信信息集团有限公司北京研究院,中国科学院软件研究所人机交互实验室
【基金项目】
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铁路综合视频监控系统维护技术研究;发改委《铁路控制信息网络综合视频监控系统产业化》;国家自然基金:基于手持一栋设备的三位用户界面研究(61173059),使用L1范数的捆绑调整方法研究(61203276);铁路通信信号运用及维护技术研究-铁路通信网监测与维护技术研究资助
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针对被跟踪目标尺度小、特征颜色与场景颜色相似的问题,提出一种基于实时检测结果的视频目标跟踪算法,即首先对背景进行高斯建模,利用背景减除法和帧间差分算法对前景区域进行有效提取,然后在提取的前景区域内进行基于均值移动算法的目标跟踪。基于像素级别的背景减除与帧间差分算法虽然精确和灵敏的优点,但是鲁棒性不强;而基于块级别的均值移动算法虽然鲁棒性强,但是弱化了特征颜色的空间信息,本文对两种机制进行了有效融合。通过该策略,跟踪系统在目标快速运动、有场景相似颜色干扰等情况下具有很好的跟踪性能,算法的计算量小,能够满足实时性要求。通过多组对比实验可以看出,新算法具有很强的抑制背景干扰、提高均值移动跟踪算法鲁棒性的能力。
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