一种融合Kalman预测和Mean-shift搜索的视频运动目标跟踪新方法

简要介绍Kalman滤波跟踪和Mean-shift跟踪并分析其优缺点,在此基础上提出一种融合Kalman预测和Mean-shift搜索的运动目标跟踪新方法。该方法利用Kalman滤波估计出运动目标在下一帧中最可能的出现位置,利用Mean-shift方法据此进行较小范围的搜索和目标匹配,从而可用较小的运算量获得较为可靠的跟踪效果,并适应较复杂的场景。实验结果证明了该算法的有效性。

视频监控重点区域智能分析报警系统的设计与实现

针对传统的视频监控系统中运动目标跟踪的不足,提出了将Kalman滤波器引入Mean shift算法中的运动目标跟踪新方法,解决了Mean shift算法在大面积遮挡问题以及相似干扰物问题,并将多线程技术应用到软件设计方面。通过在实际智能分析报警系统中的应用,对运动目标跟踪实现方案的有效性、实时性等特性进行了验证。