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改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法
被引量:
5
1
作者
李杰超
张潇宵
王凯
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第26期11232-11239,共8页
为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns,LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高...
为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns,LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。
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关键词
视频实景监视
改进局部二值模式(LBP)算子
CAMSHIFT
目标跟踪
KALMAN滤波
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题名
改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法
被引量:
5
1
作者
李杰超
张潇宵
王凯
机构
北京首都国际机场股份有限公司运行控制中心
北京首都国际机场股份有限公司信息科技部
中国民用航空总局第二研究所科研中心
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第26期11232-11239,共8页
基金
国家自然科学基金(U1733111,U1833101)
首都机场集团公司科技项目(2001/C1/19552)
四川省科技计划项目(2020ZHCG0015,2020YFG0037,2020YFG0478)。
文摘
为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns,LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。
关键词
视频实景监视
改进局部二值模式(LBP)算子
CAMSHIFT
目标跟踪
KALMAN滤波
Keywords
video real-scene surveillance
local binary patterns(LBP)operator
Camshift
target tracking
Kalman filtering
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法
李杰超
张潇宵
王凯
《科学技术与工程》
北大核心
2021
5
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