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根据电梯群控系统的需求，提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法。考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群，而候梯人群的心理、建筑风格，摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取，故作者提出了以人体头部作为模式进行模式识别来检测候梯乘客的数量。该方法以Mean Shift图像分割算法和支持向量机(SVM)决策分类器为核心，考虑候梯人群图像采集角度、拍摄镜头的特殊性等对候梯人群...
基于Meanshift优化粒子滤波算法的低空平台下车辆跟踪
粒子滤波 低空平台 跟踪
2012/11/12
针对低空平台下运行车辆的特点, 提出一种基于Meanshift粒子优化的粒子滤波算法实现低空平台下的车辆跟踪. 该算法使用颜色表示目标, 通过Meanshift算法对粒子滤波进行迭代优化, 减少了稳健跟踪一个目标所需的粒子数, 提高了算法的运行效率, 在小目标和多目标的情况下也能稳健跟踪. 实验结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性和稳定性, 能实现低空平台下目标车辆的快速跟踪。
基于改进MeanShift的目标跟踪算法
Meanshift 目标跟踪 分块 抗遮挡
2012/8/7
针对传统Meanshift算法在某些干扰或遮挡情况下不能保证跟踪的准确性,以及目标模型内的背景像素也会造成定位偏差的问题,提出一种基于MeanShift的改进算法。首先对目标模型进行改进,通过目标与背景的区分度引入权系数,在目标模型中进行加权处理,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。然后,将跟踪窗进行分块,对各子块使用改进目标模型的Meanshift算法进行跟踪。最后,用匹配度最大的...
基于Meanshift优化粒子滤波算法的低空平台下车辆跟踪
粒子滤波 低空平台 跟踪
2012/11/13
针对低空平台下运行车辆的特点, 提出一种基于Meanshift粒子优化的粒子滤波算法实现低空平台下的车辆跟踪. 该算法使用颜色表示目标, 通过Meanshift算法对粒子滤波进行迭代优化, 减少了稳健跟踪一个目标所需的粒子数, 提高了算法的运行效率, 在小目标和多目标的情况下也能稳健跟踪. 实验结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性和稳定性, 能实现低空平台下目标车辆的快速跟踪.