matlab匹配滤波代码-Pedestrian-Tracking:Mask-RCNN在行人跟踪中的评估

上传者: 38731553 | 上传时间: 2022-05-23 20:33:38 | 文件大小: 39.26MB | 文件类型: ZIP
matlab匹配滤波代码首先进行行人检测 方法 1。 我只是在此视频上使用了示例MATLAB代码,并获得了以下结果。 该算法如何工作? 运动对象的检测使用基于高斯混合模型的背景减除算法。 将形态学运算应用于所得的前景蒙版以消除噪声。 最终,斑点分析检测到可能与运动对象相对应的已连接像素组。 检测与同一物体的关联仅基于运动。 每个轨道的运动由卡尔曼滤波器估计。 该过滤器用于预测轨道在每个帧中的位置,并确定将每个检测分配给每个轨道的可能性。 轨道维护成为此示例的重要方面。 在任何给定的帧中,一些检测可以分配给轨道,而其他检测和轨道可以保持未分配。 使用相应的检测更新分配的轨道。 未分配的轨道被标记为不可见。 未分配的检测将开始新的轨道。 每条磁道都会记录连续帧的数量,而这些帧仍未分配。 如果计数超过指定的阈值,则该示例假定该对象离开了视野并删除了该轨道。 分析该方法似乎在行人彼此之间距离不太近的情况下效果很好。 由于它在随后的帧中使用连接的组件标签来跟踪对象,因此通常会将近距离的行人标记为单个对象。 因此不适合在拥挤的地方进行行人追踪。 2。 找到本文后,他们还对该视频进行了行人跟踪。 他

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