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题名多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪
被引量：3
- 1
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作者
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
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机构
大连海事大学轮机工程学院
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
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第1期62-74,共13页
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基金
国家高层次人才支持计划项目(SQ2022QB00329)
国家自然科学基金资助项目(U23A20680,52271306)
+4 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资助项目(XLYC2202005)
中央引导地方科技发展专项资金资助项目(2023JH6/100100010)
大连市科技创新基金重大基础研究资助项目(2023JJ11CG009)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132023501)。
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文摘
[目的]针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题,提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。[方法]首先,采用多特征融合技术,增强目标特征表达,提高目标模型鲁棒性;其次,利用高维特征降维和响应图子网格插值,提高目标跟踪的效率与精度;然后,设计水面目标重识别机制,解决目标完全脱离视野时的稳定跟踪问题;最后,采用多个代表性视频数据集进行验证和比较分析。[结果]实验结果表明,相较于传统的长时相关跟踪算法,平均成功率提升15.7%,平均距离精度指标提升30.3%,F-Score指标提升7.0%。[结论]所提算法能够处理恶劣海况下的目标脱靶问题,对于提升无人船艇及海洋机器人智能感知能力,具有重要技术支撑意义。
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关键词
视觉目标跟踪
长时鲁棒跟踪
水面目标重识别
多特征融合
无人艇
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Keywords
visual target tracking
long-term robust tracking
surface target re-identification
multi-feature fusion
unmanned surface vehicles
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
被引量：1
- 2
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作者
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
冯远
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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
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期65-78,共14页
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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)。
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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。
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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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Keywords
robust tracking of small targets at sea
multi-feature fusion
continuous convolutional operator
unmanned surface vehicle vision
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分类号
U674.91
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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