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[1]曹作宝a,包晓敏a,汪亚明a,等. 基于Kalman预测和K近邻的多目标跟踪[J].浙江理工大学学报,2011,28(03):384-388.
 CAO Zuo baoa,BAO Xiao mina,WANG Ya minga,et al. Tracking of Mutiobjects Base on Algorithm of Kalman Filter and Knn[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2011,28(03):384-388.
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 基于Kalman预测和K近邻的多目标跟踪()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第28卷
期数:
2011年03期
页码:
384-388
栏目:
出版日期:
2011-06-30

文章信息/Info

Title:
 Tracking of Mutiobjects Base on Algorithm of Kalman Filter and Knn
文章编号:
16733851 (2011) 03038405
作者:
 曹作宝a 包晓敏a 汪亚明a 周砚江b
 浙江理工大学, a. 信息电子学院; b. 机械与自动控制学院, 杭州 310018
Author(s):
 CAO Zuobaoa BAO Xiaomina WANG Yaminga ZHOU Yanjiangb
 Zhejiang Sci Tech University, a. School of Informatics and Electronics; b. School of Machinery and Automation, Hangzhou 310018, China
关键词:
 多目标跟踪 K近邻 Kalman滤波 欧式距离
分类号:
TP391.41
文献标志码:
A
摘要:
    针对Kalman预测跟踪和K近邻数据关联算法的优缺点,研究一种基于Kalman预测和K近邻的多目标跟踪方法。该方法首先利用Kalman滤波预测出运动目标在下一帧中最可能出现的位置,接着根据当前帧目标位置和预测目标位置的距离,确定搜索半径,利用K近邻数据关联算法,在该半径范围内,计算与预测点欧式距离最短的目标,并将其确定为真实目标位置。在MATLAB仿真环境下实现该跟踪算法,实验结果表明,用该方法进行多目标跟踪时,跟踪效果和性能较为稳定和可靠。此外选择合理的K值,能减少运算量,加快系统处理速度。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
 收稿日期: 2010-09-20
基金项目: 国家自然科学基金(60873020,61070063);浙江省自然科学基金(Z1080702);浙江省教育厅重点资助项目(Z200909799)
作者简介: 曹作宝(1987-),男,浙江温州人,硕士研究生,主要从事计算机图像处理和应用方面的研究。
更新日期/Last Update: