Realisierung der Zielverfolgung auf Basis von MATLAB
Objektverfolgung ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich Computer Vision, die sich auf den Prozess der Identifizierung und Verfolgung bestimmter Objekte aus Videostreams bezieht. In praktischen Anwendungen wird die Objektverfolgungstechnologie häufig in den Bereichen Videoüberwachung, autonomes Fahren, Robotik, Medizin und Militär eingesetzt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit MATLAB einen auf Dichtevergleichen basierenden Zielverfolgungsalgorithmus implementieren.
Der Dichtevergleichsalgorithmus ist eine klassische Methode im Bereich der Objektverfolgung, die durch Vergleich der Pixeldichte um das Objekt in jedem Bild bestimmt, ob sich das Objekt bewegt oder verformt. Der Algorithmus ist hauptsächlich in zwei Schritte unterteilt: Initialisierung und Verfolgung. In der Initialisierungsphase müssen wir den Zielbereich im ersten Frame manuell auswählen und dann die Pixeldichte dieses Bereichs berechnen. In der Verfolgungsphase verwenden wir einen Kalman-Filter und einen Partikelfilter mit variabler Größe, um den Standort und die Größe des Ziels zu verfolgen.
Das Folgende ist die MATLAB-Code-Implementierung:
% 读取视频文件
video = VideoReader('test.mp4');
% 初始化跟踪器参数
density_threshold = 0.3; % 要检测目标的像素密度阈值
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