基于多特征联合与Mean Shift算法的多目标跟踪方法.pdf
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本发明提供一种基于多特征联合与MeanShift算法的多目标跟踪方法,包括以下步骤:步骤S100:初始化背景模型,利用帧差法对视频图像的中的背景进行更新,利用背景差法对背景进行差分,然后对视频图像的进行二值化;步骤S200:对二值图像依序进行去噪和多目标分割,得到包含运动目标轮廓的分割图像;步骤S300:基于多特征联合和MeanShift算法对所得分割图像进行多运动目标跟踪运算。该方法采取颜色特征的RGB模型下的R,G,B分量特征,HIS模型下的H,S分量和灰度直方图综合追踪,提高目标追踪结果的鲁棒性
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基于特征融合和MeanShift的多目标跟踪方法研究的开题报告一、选题背景在智能视频监控、交通监控、人机交互等领域中,多目标跟踪是其中的一个重要研究方向。多目标跟踪是指在视频序列中对多个目标进行实时跟踪并确定它们在图像中的位置和运动状态,通常需要考虑到目标之间的相互干扰和遮挡等因素。其主要目的为获得目标在时间和空间上的行为特征,进行统计分析和信息挖掘,从而提取有用的信息。目前,基于特征融合和MeanShift的多目标跟踪方法已经成为研究热点,已经有很多相关的研究成果。这些方法通过将目标的多维特征信息进行融
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