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電子發燒友網>電子資料下載>顯示及光電>基于多尺度自適應權重的目標跟蹤算法

基于多尺度自適應權重的目標跟蹤算法

2021-06-16 | pdf | 4.28 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  目標跟蹤是計算杌視覺中的一個重要研究領域,在交通導航、自動駕駛、機器人技術等眾多方面有著廣泛應用?;诰植肯∈璞硎镜纳墒侥P?a target='_blank' class='arckwlink_none'>算法ASLA的速度快、跟蹤準確性高,但是在復雜跟蹤環境下,例如目標局部遮擋、目標外觀劇烈變化等,往往會丟失目標。文中分析原算法跟蹤原理得到了產生目標跟蹤丟失的原因?;贏SLA算法,提出了3點改進方法:1)適應跟蹤目標區域大小,采用多尺度分塊方式,獲取互補的目標局部信息;2)在ASLA特征池化過程中根據分塊重構誤差建模分塊自適應權重,以區分不同分塊中包含的判別信息,且在多尺度池化特征中引入不同尺度下的目標遮擋信息作為權重;3)在模板更新時,利用最近幀跟蹤結果的稀疏表示權重,使更新模板更相似最近跟蹤結果,提高了算法的魯棒性。實驗結果表明,該算法在復雜跟蹤環境下相比ASLA等具有更高的跟蹤準確度,能夠實時、準確地跟蹤到目標。

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