Mean_shift的运动目标跟踪算法

资 源 简 介

Mean_shift的运动目标跟踪算法

详 情 说 明

Mean_shift算法是一种基于核密度估计的非参数化目标跟踪方法，特别适用于高速公路场景下的车辆检测与运动跟踪任务。其核心思想是通过迭代计算目标区域的颜色概率分布，寻找密度梯度上升方向来精确定位目标中心。

在车辆跟踪应用中，算法首先初始化目标模型（通常以前一帧检测到的车辆区域为起点），将目标区域的颜色直方图特征作为模板。对于后续视频帧，Mean_shift通过以下步骤实现跟踪：

在当前帧候选区域计算颜色特征分布 与目标模型进行相似度匹配（常用Bhattacharyya系数衡量） 沿概率密度梯度方向移动候选窗口 迭代调整直至收敛到新的目标位置

针对高速公路场景的特点，该算法具有三大优势：对部分遮挡具有鲁棒性（相邻车辆短暂重叠仍可保持跟踪）、适应尺度变化（车辆由远及近时的尺寸变化）、计算效率高（满足实时性要求）。典型实现会结合背景减除或光流法进行初始检测，再通过Mean_shift完成持续跟踪。