基于Meanshift与Kalman的视频目标跟踪算法

针对传统的Meanshift 方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题，提出了一种将Meanshift 与Kalman滤波器融合的视频运动目标跟踪算法。该算法可对跟踪加入运动目标预测，根据Meanshift 跟踪结果判断是否开启Kalman 滤波器的预测及滤波，能提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明，该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果，具有较好的鲁棒性。