[发明专利]一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法有效
| 申请号： | 201811224592.X | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109448027B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 杨婷;王飞 | 申请（专利权）人： | 成都睿码科技有限责任公司;杭州数峰科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/277 | 分类号： | G06T7/277;G06T7/246 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 张鸣洁 |
| 地址： | 610041 四川省成都市自由贸易*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，属于目标识别技术领域，主要包括以下步骤：步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象。本发明能够应对运动目标遮挡、变换，对光照变化不敏感，可持久的在连续视频帧中跟踪多个目标，提高了视频监视系统的实时性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 融合 自适应 持久 运动 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，主要包括以下步骤：步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象。
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