基于卡尔曼滤波的背景估计及其算法实现

多数运动目标检测的方法中需要根据估计的背景提取运动目标,本文运用卡尔曼滤波技术估计视频流中的背景,根据背景估计的前一个状态、当前图像值以及该像素在前一个状态中的分类,决定卡尔曼滤波器的参数,算法能解决在交通路口由于红绿灯使车辆暂停引起的车辆变背景现象。在2003VC.net平台上利用halcon提供的函数库实现算法,具有背景估计准、目标跟踪快、对光照变化、成像噪声等鲁棒性好的特点,较好地解决了视频流中车辆的跟踪问题。

钢丝绳缺陷定量检测的卡尔曼滤波算法

提出了跳变系统检测的卡尔曼滤波算法，与钢丝绳无损检测信号特征相对应，设计了钢丝绳断丝定量识别的多重假设检测方法，克服了差分超门限方法不能考虑背景噪声、测量噪声及误判率的不足，可以在线监测钢丝绳状态。