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基于嵌入式技术的目标跟踪系统设计

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发表于 2022-11-28 10:05 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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基于嵌入式技术的目标跟踪系统设计
0 _2 X; h( F7 U( Y% Z2 U% h. ^3 C
1 \$ r0 X; D# Y粒子滤波的核心思想是随机采样加重要性重采样。 目标未确0 ~( w! F& d% z3 F9 `  j1 C
定时随机的撒粒子,之后通过计算跟踪目标的特征,比如颜色特% C. k2 c! f7 ]8 Y7 h- k& D
征,计算每个粒子的权重,然后依据权重大小决定撒粒子的数量。; E3 ~" u& ^# `- c* c9 o
粒子滤波实现物体跟踪大致来讲是分为四步:# K4 m6 {9 |- F$ F9 y$ n
(1) 粒子滤波器初始化 -确定跟踪目标,提取特征(如颜色 RGB);+ n& d* o+ C1 |" V
(2)搜索阶段-放狗(粒子集合);
8 p6 x9 B6 |9 X; M( Z(3)决策阶段 -判断目标最大可能位置;* z4 H( v$ I- r) \+ l  Z
(4)重采样阶段 -更新滤波器。
; u* ^3 F1 P9 m- V- Z

基于嵌入式技术的目标跟踪系统设计.pdf

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2#
发表于 2022-11-28 13:28 | 只看该作者
跟踪技术哪家强??& m/ |0 S* w% ^/ h) H' w* S$ V

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3#
发表于 2022-11-28 13:29 | 只看该作者
目标跟踪可以描述为这样一个问题:估计场景中运动目标的轨迹,也就是说,检测跟踪器需要在所有图像序列中标记目标。

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4#
发表于 2022-11-28 13:48 | 只看该作者
对于一个输入视频或图像序列,手动或者自动检测到目标,将目标的状态作为目标跟踪的初始状态,同时对目标建模,获取相关特征构造目标的描述模型,然后在后续的图像中利用目标模型,采取统计滤波或者密度估计的方式估计目标的当前状态,同时利用当前状态更新目标模型。
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