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Mean-Shift算法是一种强大的非参数估计方法，广泛应用于图像处理、计算机视觉及数据分析领域。通过自适应地寻找数据点的高密度区域，该技术能够实现精准的目标跟踪与聚类分析。无论是进行视频监控中的运动物体检测还是复杂背景下的图像分割，Mean-Shift都展现出了卓越性能。本页面汇集了250个精选资源，包括教程、案例研究和代码示例，旨在帮助电子工程师深入理解并高效应用这一关键技术，提升项目开...

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针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次， Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、...

📅 👤 TF2015
Shift Mean 卡尔曼滤波 车辆跟踪

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