1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，在很多領(lǐng)域有非常廣泛的應(yīng)用，例如軍事、智能監(jiān)控系統(tǒng)、智能人機(jī)交互系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)分析、交通檢測(cè)、智能攝像頭等等。但是在近岸海域環(huán)境下的船只跟蹤還是一個(gè)比較新的課題，本課題首先充分考慮近岸海域的特殊環(huán)境狀況，根據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)的光照變化、遮擋、有目標(biāo)干擾等多種復(fù)雜情況，對(duì)現(xiàn)有的多種目標(biāo)跟蹤算法，從準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、魯棒性三個(gè)方面，研究其對(duì)于近岸海域船只跟蹤的適應(yīng)性。并力求在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、魯棒性三者之間追求

2、一個(gè)平衡狀態(tài)，即在提高系統(tǒng)準(zhǔn)確性和魯棒性的同時(shí)，盡可能保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性的要求。
　　然后，在充分分析實(shí)際應(yīng)用環(huán)境和已有算法的基礎(chǔ)上，提出了基于CamShift算法和Kalman濾波器融合的跟蹤算法。CamShift算法利用區(qū)域內(nèi)的顏色信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，具備良好的實(shí)時(shí)性，但是沒(méi)有充分利用目標(biāo)的宏觀運(yùn)動(dòng)信息，也即沒(méi)有利用目標(biāo)在空間中的運(yùn)動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)速度信息，在光照變化、有遮擋、有目標(biāo)干擾等三種情況下，可能出現(xiàn)跟蹤錯(cuò)誤?；谝陨显?，

3、本課題提出了基于CamShift算法和Kalman濾波器融合的跟蹤算法，Kalman濾波器能夠較為精確的對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)位置、速度和加速度做出預(yù)測(cè)。將CamShift算法和Kalman濾波器相結(jié)合，對(duì)目標(biāo)受到的干擾進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)目標(biāo)受到干擾的強(qiáng)弱，使用不同的比例因子將Kalman預(yù)測(cè)結(jié)果與CamShift算法得到的跟蹤結(jié)果進(jìn)行線性加權(quán)，得到目標(biāo)的位置。干擾較弱的情況下CamShift算法的跟蹤結(jié)果占較大比重，強(qiáng)干擾情況下增大Kalman濾波