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《2018年中国水产学会学术年会论文摘要集》2018年
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基于改进Camshift的青鳉鱼跟踪算法

杨东海  张胜茂  汤先峰  
【摘要】:针对传统Camshift算法在青鳉鱼跟踪过程中,目标快速移动或严重遮挡时容易导致跟踪丢失的问题,提出了一种将Camshift和Kalman算法相结合的方法,同时引入BP神经网络,提高了Kalman算法预测的精准度。首先,利用Camshift跟踪青鳉鱼游泳行为,建立目标和搜索窗的直方图模型,然后利用Bhattacharyya系数判断目标被遮挡的程度。如果Bhattacharyya系数大于阈值时,判定目标没有被遮挡,用Camshift跟踪位置更新Kalman算法中的参数;如果Bhattacharyya系数小于阈值时,判定目标被遮挡,用Kalman算法的预测值作为真实值进行跟踪。为了降低Kalman算法的预测误差,用BP神经网络的预测值代替Kalman滤波器中的观测值。实验结果表明,该算法在青鳉鱼的快速移动或严重遮挡的情况下,仍能够稳定有效地跟踪。

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