基于均值漂移的多目标被动连续跟踪算法研究

本文基于均值漂移方法设计了一种新的多目标被动连续跟踪算法。该算法分为两部分:先是对采集到的多目标图像进行预处理,包括灰度化、消噪和背景抑制三项工作,从根本上提高目标图像本身的质量;然后融合特征提取和目标检测步骤,利用均值漂移算法实现对多目标物体的检测与跟踪。仿真实验结果表明,与几种典型跟踪算法相比,应用基于均值漂移的算法后,多目标跟踪误差更小,其跟踪结果的平均偏差最大值仅为1.61 m,且跟踪响应耗时最大值仅为900 ms,证明其能够实现对运动目标的准确、可靠跟踪。