智能视频监控领域中具有抗干扰性的目标跟踪方法

摘要

本发明公开一种智能视频监控领域中具有抗干扰性的目标跟踪方法。主要针对视频跟踪中由于监控硬件以及使用环境的影响导致量测噪声为非高斯分布且出现异常点时的跟踪精度下降的问题，所述方法包括如下步骤：(1)视频采集并对采集到的图像进行预处理；(2)对处理后的图像进行运动目标检测；(3)对步骤(2)中检测获取的运动目标采用基于改进H估计的卡尔曼滤波算法进行目标跟踪。本发明的视频监控目标跟踪方法通过结合投影统计异常点鉴别方法和Huber估计法，提高在设备和环境噪声异常情况下的运动目标跟踪精度，提高监控能力。该方法的特点是监控设备硬件和使用环境产生异常噪声时仍然能保持对视频中目标的跟踪。