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搜索资源 - meanshift kalman目标跟踪
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资源分类
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一个高手写用OPENCV写的跟踪代码
国外一个高手用OPENCV 写的一个目标跟踪,使用了MEANSHIFT和KALMAN算法。值得学习。
所属分类:
其它
发布日期:2010-01-14
文件大小:106496
提供者:
xiangjin
BlobTrackCvAux
Opencv 1.0里面的代码,基于cuaux模块的,可以加入自己的背景生成、二值化、跟踪等模块,里面基于前景的meanshift方法值得一看,另外kalman对轨迹滤波部分也不错。等有时间了将代码的流程总结下文档。 本程序可以作为目标检测跟踪算法初学者的起始点,非计算机系的算法爱好者可看看里面的程序架构,一个好的算法开发人员,除了良好的数学基础,编程能力对于实现自己的想法,也是非常重要的。
所属分类:
其它
发布日期:2010-12-15
文件大小:120832
提供者:
dylanjobs
meanshift+kalman目标跟踪
meanshift kalman 目标跟踪 opencv vc2008 这个程序是编译好的,在VS2008+OPENCV2.0实现,基于win32的程序
所属分类:
C++
发布日期:2011-03-16
文件大小:14680064
提供者:
liweidad
基于改进MeanShift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪
基于改进MeanShift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪
所属分类:
网络安全
发布日期:2011-04-19
文件大小:577536
提供者:
haogang_hao1986
交通视频检测系统中目标检测和跟踪方法研究
先对各种跟踪方法做简单的介绍,然后重点介绍比较常用的Kalman跟踪算法与Meanshift算法,最后给出了一种利用openCv技术实现的目标跟踪方法
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-05-24
文件大小:1048576
提供者:
XXandYY
基于Meanshift与Kalman的视频目标跟踪算法
针对传统的Meanshift 方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题,提出了一种将Meanshift 与Kalman滤波器融合的视频运动目标跟踪算法。该算法可对跟踪加入运动目标预测,根据Meanshift 跟踪结果判断是否开启Kalman 滤波器的预测及滤波,能提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性。
所属分类:
C
发布日期:2012-06-12
文件大小:660480
提供者:
zuiqf90
基于Meanshift与Kalman的视频目标跟踪算法
针对传统的Meanshift方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题,提出了一种将Meanshift与Kalman滤波器融合的视频运动目标跟踪算法。该算法可对跟踪加入运动目标预测,根据Meanshift跟踪结果判断是否开启Kalman滤波器的预测及滤波,能提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性
所属分类:
C++
发布日期:2014-03-19
文件大小:660480
提供者:
drivemyself
视频目标跟踪算法
完美的实现了视频目标跟踪,利用meanshift算法和kalman滤波算法。
所属分类:
Python
发布日期:2014-07-02
文件大小:9216
提供者:
taishanzhi0524
目标跟踪算法综述_孟琭.pdf
目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题, 最近随着人工智能技术的飞速发展, 运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注. 本文对主流目标跟踪算法进行了综述, 首先, 介绍了目标跟踪中常见的问题, 并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类: 早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法. 接下来, 对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较. 最后, 使用 OTB-2013 数据集对目标跟踪算法进行测试, 并对结果进行分析, 得出了以下结论: 1
所属分类:
图像处理
发布日期:2019-08-21
文件大小:1048576
提供者:
qq_28005905
meanshift+kalman目标跟踪
meanshift kalman 目标跟踪 opencv vc2008 这个程序是编译好的,在VS2008+OPENCV2.0实现,基于win32的程序
所属分类:
C++
发布日期:2020-12-27
文件大小:14680064
提供者:
foxlfj
网络视频监控中运动目标跟踪方法改进
摘 要:针对传统的基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法目标运动速度突然改变时跟踪丢失的问题,在Kalman滤波器中引入加速度项使跟踪保持稳定;为了提高Camshift跟踪算法的实时性,使用简化的Camshift算法自适应调整跟踪窗口尺寸。实验结果表明2种改进分别提高了速度突变时跟踪准确性和目标跟踪的实时性,适合网络视频监控场景。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38735790