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张辰

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇目标跟踪
  • 1篇颜色直方图
  • 1篇直方图
  • 1篇无序量测
  • 1篇量测
  • 1篇滤波
  • 1篇滤波算法
  • 1篇目标跟踪算法
  • 1篇CAMSHI...
  • 1篇HSV

机构

  • 2篇长沙理工大学
  • 1篇军械工程学院

作者

  • 2篇彭玉旭
  • 2篇张辰
  • 1篇赵凯

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇智能计算机与...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于选择融合的任意步滞后无序量测滤波算法
2018年
在目标跟踪系统中,由于传感器具有不同的预处理时间与采样速率,以及信道固有的随机通信延迟,传感器量测数据可能出现无序到达融合中心的现象,即无序量测问题。在系统工作过程中,通常有多个无序量测相继或同时出现。为此,将多无序量测情形进行分类,基于选择融合提出任意步滞后无序量测滤波算法。利用基于对数似然比的假设检验筛选出需要处理的无序量测。在前向预测框架内,根据无序量测最优滤波过程,采用融入等价量测的信息滤波方法对目标状态估计与误差协方差矩阵进行更新。仿真结果验证了算法的精确性与有效性。
张辰彭玉旭赵凯
关键词:目标跟踪无序量测
基于HSV非均匀量化的CAMshift目标跟踪算法被引量:5
2017年
针对经典CAMshift(Continuously Adaptive Meanshift,连续自适应均值偏移算法)算法易受色度相似背景像素干扰的问题,提出了基于HSV非均匀量化的CAMshift目标跟踪算法,有效地解决了经典算法存在的缺陷。通过在经典CAMshift算法颜色直方图中引入亮度和饱和度分量,并对颜色空间进行非均匀量化,提高目标与背景的区分度,抑制背景像素对目标的干扰。在多个视频数据上的仿真实验结果表明,该算法有效地克服了经典CAMshift算法对背景像素敏感的问题,提高了与背景色调相近场景下目标跟踪的准确性。
张辰彭玉旭
关键词:CAMSHIFT目标跟踪颜色直方图
共1页<1>
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