摘要:针对复杂环境中非线性运动目标跟踪, 单一特征无法满足对目标的准确描述,造成不能准确跟踪的问题, 提出了一种基于粒子滤波与多种特征自适应融合的跟踪方法. 该方法先对目标区域提取轮廓方向分布与颜色分布, 根据自适应规则融合后, 然后与粒子滤波理论相结合, 实现对各种复杂环境中视频运动目标的有效跟踪. 同时, 通过使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)加速, 实现了目标跟踪的实时性. 实验结果表明, 该方法可对非线性、非高斯的运动目标进行有效的跟踪, 对目标的遮挡与暂时消失, 背景焦距的拉伸与背景颜色的变换, 有很强的鲁棒性和实时性.