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基于多特征在线模板更新的鲁棒目标跟踪算法
被引量：
8
1
作者
陈东岳
陈宗文
桑永嘉
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期87-94,共8页
在Mean-shift算法框架下提出一种基于多特征在线模板更新策略的鲁棒目标跟踪算法.首先,针对目标与背景色彩相似引发的跟踪漂移现象,提取照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征提取算法,并通过引入BWH算法实现多特征融合;其次,在传...
在Mean-shift算法框架下提出一种基于多特征在线模板更新策略的鲁棒目标跟踪算法.首先,针对目标与背景色彩相似引发的跟踪漂移现象,提取照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征提取算法,并通过引入BWH算法实现多特征融合;其次,在传统的Mean-shift算法收敛条件上增加了直方图相似度校验,以避免陷入局部最优解.此外,还提出了基于直方图差异空间分布图的遮挡现象检测算法,从而提升了模板在线更新算法的准确性.实验结果表明,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性.
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关键词
鲁棒目标跟踪
纹理特征提取
模板更新
特征融合
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职称材料
多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
被引量：
2
2
作者
王宁
吴伟
+2 位作者
王元元
孙赫男
冯远
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期65-78,共14页
[目的]针对低特征分辨率、相似环境信息引起的无人艇视觉小目标跟踪混淆问题,提出一种多特征融合的连续卷积算子跟踪算法。[方法]首先,采用双三次插值技术,提高多特征图分辨率,实现亚像素级定位;其次,利用特征投影和生成样本空间,提高...
[目的]针对低特征分辨率、相似环境信息引起的无人艇视觉小目标跟踪混淆问题,提出一种多特征融合的连续卷积算子跟踪算法。[方法]首先,采用双三次插值技术,提高多特征图分辨率,实现亚像素级定位;其次,利用特征投影和生成样本空间,提高目标跟踪的效率,避免滤波器过拟合;最后,设计高置信度模型更新策略,解决相似环境信息对滤波器的干扰问题。[结果]结果表明:相较于传统的连续卷积算子跟踪算法,平均成功率提升17.4%,平均距离精度指标提升17.8%,期望平均覆盖率提升5.1%。[结论]该算法法能够处理海洋环境下的小目标跟踪混淆问题,为提升无人艇及海洋机器人的智能感知能力,提供关键技术支撑。
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关键词
海上小
目标
鲁
棒
跟踪
多特征融合
连续卷积算子
无人艇视觉
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职称材料
题名
基于多特征在线模板更新的鲁棒目标跟踪算法
被引量：
8
1
作者
陈东岳
陈宗文
桑永嘉
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期87-94,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61005032)
基本科研业务费重大科技创新项目(N110804004)
文摘
在Mean-shift算法框架下提出一种基于多特征在线模板更新策略的鲁棒目标跟踪算法.首先,针对目标与背景色彩相似引发的跟踪漂移现象,提取照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征提取算法,并通过引入BWH算法实现多特征融合;其次,在传统的Mean-shift算法收敛条件上增加了直方图相似度校验,以避免陷入局部最优解.此外,还提出了基于直方图差异空间分布图的遮挡现象检测算法,从而提升了模板在线更新算法的准确性.实验结果表明,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性.
关键词
鲁棒目标跟踪
纹理特征提取
模板更新
特征融合
Keywords
Mean-shift
robust object tracking
Mean-shift
texture feature extraction
template updating
feature extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
被引量：
2
2
作者
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
冯远
机构
大连海事大学轮机工程学院
水路交通控制全国重点实验室
大连市智能船舶绿色动力控制与测试重点实验室
大连海事大学船舶电气工程学院
大连海事局甘井子海事处
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期65-78,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(U23A20680,52271306)
国家高层次人才支持计划(SQ2022QB00329)
+3 种基金
国防基础科研计划资助项目(JCKY2022410C013)
辽宁省“兴辽英才计划”领军人才项目(XLYC2202005)
大连市科技创新基金重大基础研究项目(2023JJ11CG009)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132023501)。
文摘
[目的]针对低特征分辨率、相似环境信息引起的无人艇视觉小目标跟踪混淆问题,提出一种多特征融合的连续卷积算子跟踪算法。[方法]首先,采用双三次插值技术,提高多特征图分辨率,实现亚像素级定位;其次,利用特征投影和生成样本空间,提高目标跟踪的效率,避免滤波器过拟合;最后,设计高置信度模型更新策略,解决相似环境信息对滤波器的干扰问题。[结果]结果表明:相较于传统的连续卷积算子跟踪算法,平均成功率提升17.4%,平均距离精度指标提升17.8%,期望平均覆盖率提升5.1%。[结论]该算法法能够处理海洋环境下的小目标跟踪混淆问题,为提升无人艇及海洋机器人的智能感知能力,提供关键技术支撑。
关键词
海上小
目标
鲁
棒
跟踪
多特征融合
连续卷积算子
无人艇视觉
Keywords
robust tracking of small targets at sea
multi-feature fusion
continuous convolutional operator
unmanned surface vehicle vision
分类号
U674.91 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征在线模板更新的鲁棒目标跟踪算法
陈东岳
陈宗文
桑永嘉
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
8
在线阅读
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职称材料
2
多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
冯远
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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