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多特征融合和尺度变化估计的船舶跟踪方法
被引量：
3
1
作者
陈信强
凌峻
+2 位作者
齐雷
杨勇生
周亚民
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第13期246-250,共5页
传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪...
传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪的船舶图片序列,通过寻找最大响应的方法判定图像中的船舶位置。在此基础上,构建船舶尺度估计滤波器以确定待跟踪船舶的图像尺寸。通过和中值流跟踪算法和多示例学习跟踪算法对比分析,实验结果表明不同海事交通场景下的船舶跟踪误差均小于10像素,验证了算法的有效性和可靠性。
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关键词
多维特征融合机制
尺度变化
相关滤波
机制
多目标船舶跟踪
智能船舶
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职称材料
题名
多特征融合和尺度变化估计的船舶跟踪方法
被引量：
3
1
作者
陈信强
凌峻
齐雷
杨勇生
周亚民
机构
上海海事大学物流科学与工程研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第13期246-250,共5页
基金
国家自然科学基金(51709167)
长三角内河中小型码头综合智能化运营平台研究与应用示范项目(19595810700)
+1 种基金
智慧港口车-港-船协同调度关键技术研发与应用项目(18295801100)
云南省智慧港口综合信息系统关键技术研发与应用示范项目(2018IB022)。
文摘
传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪的船舶图片序列,通过寻找最大响应的方法判定图像中的船舶位置。在此基础上,构建船舶尺度估计滤波器以确定待跟踪船舶的图像尺寸。通过和中值流跟踪算法和多示例学习跟踪算法对比分析,实验结果表明不同海事交通场景下的船舶跟踪误差均小于10像素,验证了算法的有效性和可靠性。
关键词
多维特征融合机制
尺度变化
相关滤波
机制
多目标船舶跟踪
智能船舶
Keywords
multi-dimension feature fusion
scale variation
correlation filtering mechanism
multi-target ship tracking
smart ship
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多特征融合和尺度变化估计的船舶跟踪方法
陈信强
凌峻
齐雷
杨勇生
周亚民
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
3
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