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题名基于核滤波器实时运动目标的抗遮挡再跟踪
被引量：6
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作者
汤学猛
陈志国
傅毅
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机构
江南大学物联网工程学院
无锡环境科学与工程研究中心
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期52-61,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61502203)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150122)
+1 种基金
江苏省高等学校自然科学研究面上资助项目(17KJB520039)
江苏省“333高层次人才培养工程”科研项目(BRA2018147)~~
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文摘
相关滤波算法是通过模板与检测目标的相似性来确定目标位置,自从将相关滤波概念用于目标跟踪起便一直受到广泛的关注,而核相关滤波算法的提出更是将这一理念推到了一个新的高度。核相关滤波算法以其高速度、高精度以及高鲁棒性的特点迅速成为研究热点,但核相关滤波算法在抗遮挡性能上有着严重的缺陷。本文针对核相关滤波在抗遮挡性能上的缺陷对此算法进行改进,提出了一种融合Sobel边缘二元模式算法的改进KCF算法,通过Sobel边缘二元模式算法加权融合目标特征,然后计算目标的峰值响应强度旁瓣值比检测目标是否丢失,最后将Kalman算法作为目标遮挡后搜索目标的策略。结果显示,本文方法不仅对抗遮挡有较好的鲁棒性,而且能够满足实时要求,准确地对目标进行再跟踪。
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关键词
KCF
特征融合
旁瓣值比
KALMAN预测
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Keywords
KCF
feature fusion
side lobe ratio
Kalman prediction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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