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基于超像素的单目标跟踪算法研究
文献摘要：
运动目标跟踪是目前人工智能领域计算机视觉中的热门研究方向之一,被广泛应用于视频监控、无人驾驶、人机交互等各个场景.但传统的运动目标跟踪算法,通常会因为跟踪目标大面积遮挡、明暗变化、快速运动、尺度变化等干扰因素而缺乏准确性和稳定性.为此针对原有的运动目标跟踪算法做了优化,通过改变SLIC超像素分割算法中超像素分割块数、模型库更新频率以及粒子滤波算法中抛洒的粒子个数等参数,确定了一种在复杂环境中最具普适性的参数组.
文献关键词：
运动目标跟踪;超像素;粒子滤波
中图分类号：
作者姓名：
沈嘉良;邱晓荣;龚宇杰;陈昊;成晓佳
作者机构：
江苏大学无锡机电学院,江苏无锡214121;无锡职业技术学院,江苏无锡214121
文献出处：
引用格式：
[1]沈嘉良;邱晓荣;龚宇杰;陈昊;成晓佳-.基于超像素的单目标跟踪算法研究)[J].电脑知识与技术,2022(29):27-30
A类：
B类：
单目标跟踪,目标跟踪算法,算法研究,运动目标跟踪,人工智能领域,计算机视觉,视频监控,无人驾驶,人机交互,跟踪目标,遮挡,明暗,快速运动,尺度变化,干扰因素,SLIC,超像素分割,分割算法,中超,模型库,粒子滤波算法,抛洒,复杂环境,数组
AB值：
0.313849
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