近年來,軍用無人機技術的研究與發(fā)展一直保持著很高的熱度,無人機憑借體積小、速度快、應用場景豐富等優(yōu)勢,受到各國軍事國防的廣泛關注。而目前機器視覺技術也處于迅猛發(fā)展階段,跟蹤算法不斷推陳出新。將這些算法合理地融入無人機研究中,對無人機技術的發(fā)展有著重大意義�？紤]到無人機對地面目標進行跟蹤的時候,常常會發(fā)生云層遮擋目標的情況,論文基于TLD目標跟蹤框架,對隨機云遮擋條件下地面目標的長時間跟蹤問題展開了深入的研究,主要工作如下:概述了目前目標跟蹤算法的研究進展,詳細闡述了TLD算法的原理和基本流程,分析了TLD跟蹤算法與傳統(tǒng)跟蹤算法的優(yōu)劣。針對于云遮擋情況初期,跟蹤算法出現(xiàn)的跟蹤漂移現(xiàn)象,提出一種基于FAST特征點增強的TLD跟蹤算法。實驗結果表明改進后的算法,有效克服了目標跟蹤漂移的問題,且跟蹤模塊穩(wěn)定性和實時性都有所提高。針對云層遮擋時目標跟蹤算法無法對目標位置進行有效的預估輸出,以及檢測模塊運行耗時巨大導致算法實時性不高的缺陷,提出了融合卡爾曼濾波器的改進TLD算法。實驗結果表明,改進后的算法在目標被云層全部遮擋后,依然可以穩(wěn)定對目標狀態(tài)進行預估,并利用卡爾曼濾波器對算法中檢測模塊進行...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1TLD算法流程圖

圖2-1TLD算法流程圖塊塊采用的是改進了的LK光流法。光流法有三條前提小和空間一致。為了改進大幅度運動情況或者視頻流將圖像金字塔的思想與光流法相結合得以解決。簡單像，此時跟蹤目標的運動視為縮小了，即可以使用光流蹤，圖像尺寸變大，此時視為運動幅度增大，通過這幅度大或運動....

圖2-2圖像金字塔

成功解決的了目標運動過大而無法使用LK光流法跟蹤的問題。高斯金字塔示意圖如圖2-2所示。

圖2-4跟蹤模塊流程圖

t+1時刻的圖b中的點3，經過反向的光流法跟蹤，成功得出t時刻圖a中的樣可以認為t時刻的點1，是一個穩(wěn)定的可跟蹤點。而t時刻圖a中的跟蹤流法估計得到t+1時刻圖b中的點4，同時t+1時刻的圖b中的點4，進過光流法跟蹤，得出t時....

圖2-5檢測模塊流程圖

法是對圖像全局進行滑動窗口的采樣，將采到的樣本已經用之前訓練好的分類器進行檢測，重新捕獲目標的信息。然后用新的信息重新初始化跟蹤器，這樣跟蹤模塊就能重新起到作用了。這樣既可以解決目標丟失后重新找回的問題，又可以綜合跟蹤器的結果，得到更加準確的目標位置信息。目標檢測的原理是利用目標....

本文編號：3906272