本文關(guān)鍵詞：低分辨率條件下基于TLD的魯棒車輛跟蹤算法

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【摘要】：TLD(Tracking-Learning-Detection)算法是一種廣泛應(yīng)用的車輛跟蹤算法,但其在低分辨率視頻下易出現(xiàn)跟蹤漂移或者丟失等問題,為此,對(duì)傳統(tǒng)的TLD算法進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)TLD算法中金字塔光流跟蹤器易受光照影響,出現(xiàn)跟蹤失敗問題,采用具有較強(qiáng)跟蹤性能的CT跟蹤器,并研究跟蹤失敗自檢測(cè)策略,以提高算法的跟蹤性能。此外,通過對(duì)2bit BP-HOG特征(形狀和紋理特征)描述算子進(jìn)行多特征融合,有效克服了低分辨率環(huán)境下紋理特征提取不準(zhǔn)確造成檢測(cè)器準(zhǔn)確度低的問題。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)算法在魯棒性和跟蹤速率方面都有所提高。
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)廣西高校圖像圖形智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;桂林電子科技大學(xué)廣西信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心;桂林電子科技大學(xué)廣西高校云計(jì)算與復(fù)雜系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： TLD CT跟蹤器 bitBP-HOG特征 低分辨率 車輛跟蹤
【基金】：廣西高校圖像圖形智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室立項(xiàng)課題(GIIP201403) 廣西信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心2014年度一般基金項(xiàng)目 廣西高校云計(jì)算與復(fù)雜系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室立項(xiàng)課題(15210) 廣西科技計(jì)劃項(xiàng)目(桂科攻1598018-6)
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【正文快照】： 0引言 作為智能交通系統(tǒng)ITS研究的焦點(diǎn),對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行有效跟蹤是獲得車速、車流密度等重要信息的前提[1]。由于ITS監(jiān)控視頻主要涉及光線弱、交通擁擠、場(chǎng)景繁雜等嘈雜情況,同時(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬限制使得視頻分辨率較低以及適用于目標(biāo)判別的可用信息量較少,導(dǎo)致跟蹤算法容易產(chǎn)生

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 Thomas Gerbeaux;黃毅翔;;低分辨率“蘭博”[J];汽車生活;2012年01期

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8 熊江;陳q諏，

本文編號(hào)：638408