發(fā)布時間：2018-05-16 17:28

  本文選題：光流算法 + 特征提取��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：針對交通監(jiān)控中運(yùn)動目標(biāo)形變、霧霾天氣、高速、光照不均、部分遮擋等復(fù)雜情況導(dǎo)致Lucas-Kanade(LK)算法跟蹤不穩(wěn)定問題,提出基于多分辨率LK光流算法聯(lián)合快速魯棒性特征(SURF)的跟蹤算法。所提算法構(gòu)建圖像多分辨率小波金字塔,解決傳統(tǒng)LK算法中同一像素點(diǎn)幀間大尺度運(yùn)動易丟失問題;同時聯(lián)合SURF尺度不變特征變換算法,提取特征點(diǎn)進(jìn)行光流跟蹤,并制定自適應(yīng)模板實(shí)時更新策略;在減少光流計算量的同時增強(qiáng)運(yùn)動目標(biāo)抗復(fù)雜環(huán)境的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新方法中特征點(diǎn)匹配準(zhǔn)確快速,自適應(yīng)性強(qiáng),在交通復(fù)雜化境中跟蹤穩(wěn)定。
[Abstract]:In view of the complex conditions of moving target deformation, haze weather, high speed, uneven illumination and partial occlusion in traffic monitoring, Lucas-Kanadeen LK) algorithm leads to the unstable tracking problem. A tracking algorithm based on multi-resolution LK optical flow algorithm combined with fast robust feature tracking (surf) is proposed. The proposed algorithm constructs the image multi-resolution wavelet pyramid, solves the problem of losing large scale motion between frames of the same pixel in the traditional LK algorithm, and combines the SURF scale invariant feature transform algorithm to extract the feature points for optical flow tracking. An adaptive template updating strategy is developed to reduce the amount of calculation of optical flow and to enhance the ability of moving target to resist complex environment at the same time. The experimental results show that the new method is accurate, fast, self-adaptive and stable in traffic complex environment.
【作者單位】： 徐州工程學(xué)院江蘇省大型工程裝備檢測與控制重點(diǎn)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室;徐州工程學(xué)院信電工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目(15KJB520033,16KJB510022) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金資助項(xiàng)目(BY2013020) 住房城鄉(xiāng)建設(shè)部科學(xué)技術(shù)計劃項(xiàng)目(2015-K5-027,2016-R2-060) 江蘇省大型工程裝備檢測與控制重點(diǎn)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室開放課題(JSKLEDC201224)~~
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：1897763