Kalman预测器相关论文
目标跟踪技术现已成为视频和图像处理领域不可或缺的一部分,为智能城市交通、国防、航空航天和生命科学等部门的发展提供了强有力......
针对基于模板匹配的目标跟踪算法在目标被遮挡时容易出现跟踪丢失的问题,提出一种改进的结合遮挡判断和Kalman预测器的模板匹配算......
人体运动的跟踪与分析是近年来图像处理与计算机视觉领域中备受关注的前沿方向,属于图像分析和理解的范畴。这一课题在虚拟现实、智......
电子稳像技术(EIS)的目的是将视频中不稳定的抖动分量提取出来,通过运动补偿来减轻或者消除非正常抖动,以获得较为稳定的视频输出......
随着计算机视觉在研究方面不断的进步,运动目标追踪使用的范畴也变得更为普遍,像图像处理方面,模式识别,医疗诊断,安全监测,智能交......
提出了一种针对高速公路的车道线检测与跟踪方法;在图像预处理中采用基于采样的自适应阈值以满足不同光照条件下的使用要求,采用霍......
采用帧间差分法提取目标的运动特征,结合边缘特征对光照变化、颜色不敏感和颜色特征对旋转、形状姿态不敏感的优点,提出了一种新的运......
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
在研究经典算法的基础上,提出了一种多技术融合的Mean-Shift目标跟踪算法,有效地解决了经典MeanShift跟踪算法存在的缺陷。通过Kal......
为提高高速公路上车道线识别的快速性和鲁棒性,提出了一种有效的车道线检测与跟踪方法。采用霍夫变换进行车道线检测,具有较强的抗干......
CAMShift目标跟踪算法遇到目标被遮挡时容易陷入局部最大值,对快速运动目标容易跟踪失败,且无法从失败中复原。针对该问题,利用Kal......
传统的Camshift运动目标跟踪算法在目标遮挡或背景颜色干扰下,容易陷入局部最大值,造成目标跟踪丢失。针对这一问题,提出了一种结......