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论文研究-CamShift运动估计跟踪方法 .pdf
CamShift运动估计跟踪方法，耿沛，苏小龙，CamShift算法是一种常用的运动估计算法，和Kalman滤波相比，CamShift算法可以运用于非线性运动物体，具有更好的适应性。本文针对CamShift算
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论文研究-自适应融合角点特征的Camshift目标跟踪.pdf
为了能够实时有效地跟踪运动目标，提出了一种新的自适应融合角点特征和颜色特征的Camshift目标跟踪算法。该算法融合了角点的特征不变性，并采用Mean-Shift算法提供的非参数核密度估计的统计思想，计算各特征的概率密度函数，用Bhattacharyya系数作为相似性度量函数，利用相似性度量值之比自适应地融合角点特征和颜色特征，将得到的新的概率密度分布结合Camshift跟踪算法实现目标跟踪。测试结果表明，该算法比传统的Camshift算法跟踪效果更好，更准确。
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CAMSHIFT跟踪matlab.rar
基于视频图像的运动目标跟踪将CAMSHIFT算法用MATLAB实现，对于目标跟踪有较好的借鉴作用，该代码有三个M文件，首先选择需要跟踪的视频文件，并且在视频文件的第一帧中需要有要跟踪的目标，选定目标后可以对其跟踪，跟踪原理为将图像装换为HSV格式，跟踪差值进行跟踪。
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kalman和camshift.rar
基于opencv的Camshift+kalman目标跟踪程序。传统的Camshift算法原理简单、计算量小、实时性强。但没有利用目标的方向、速度等运动信息，当背景中存干扰时，该算法不能准确地跟踪目标，引入Kalman滤波器预测Camshift算法中搜索窗口的中心位置。
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基于背景差分法和CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计与实现
针对云台摄像头转动时会暂时性丢失跟踪的运动目标的问题,提出了一种基于背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计方案。该系统在云台摄像头静止的情况下采用改进的背景差分法检测运动目标,在云台摄像头转动的过程中采用连续CAMShift法跟踪运动目标,并通过型心坐标追踪运动目标的轨迹。仿真结果表明,结合背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。
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基于改进Camshift算法的钻杆计数方法
针对采用传统的Camshift算法跟踪钻杆机器时相似颜色物体间易产生干扰的问题,提出了一种基于改进Camshift算法的钻杆计数方法:使用改进的Camshift算法实时捕捉钻杆目标,并且通过设置锚点以及判断时间间隔来进行钻杆计数。改进的Camshift算法采用模版匹配的方法定位跟踪目标,智能地选择合适的方法提取颜色直方图,并引入粒子滤波器,通过一定机制与纹理特征相结合,得到跟踪目标在下一帧的准确位置。 ...
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