基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪

为同时保证运动目标检测与跟踪的稳定性与准确性,提出一种基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪方法。在检测中,先采用分块拼接方式初始化背景,再利用动态权值完成高斯背景模型自适应更新,使得目标检测能够持续有效。在跟踪中,Kalman滤波器利用目标检测结果完成预测跟踪,并且对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强。实验结果表明,该算法能够良好地保证其有效性。

目标运动趋势预测跟踪算法及其软件实现

在实时监控系统的应用背景下,介绍了一种改进的运动目标检测跟踪算法。通过对目标运动区间进行预测,将图像目标的检测范围缩小到小块区域,从而达到降低程序的计算复杂度,缩短目标检测时间的目的。同时提供了视频监控系统的实例及结果,验证了该算法的准确性和实用性。