基于最小二乘法轨迹预测及智能避障模型的行人跟踪方法

本发明公开了一种基于最小二乘法轨迹预测及智能避障模型的行人跟踪方法，该方法具体包括以下步骤：

1. 首先，利用传统的卡尔曼算法，实现初期的目标跟踪，并对该算法的不足进行改进。

2. 然后，针对卡尔曼方法在行人跟踪中存在的跟丢和跟错率较高的问题，提出利用最小二乘法进行行人运动曲线拟合，预测出行人在下一视频帧中的位置。将此位置作为初始运动目标进行搜索。

3. 最后，结合自适应避障算法对行人进行跟踪，从而提高跟踪的准确度。

本发明公开了基于最小二乘法轨迹预测及智能避障模型的行人跟踪方法，该方法包括以下步骤：首先，利用传统的卡尔曼算法，实现初期的目标跟踪，并针对其不足进行改进；然后，针对卡尔曼方法对行人跟踪的跟丢和跟错率较高，提出利用最小二乘法进行行人运动曲线拟合，预测出行人在下一视频帧中的位置，将此位置作为初始运动目标进行搜索；最后，结合自适应避障算法对行人进行跟踪，提高跟踪的准确度。