【摘要】：為解決目標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境下表觀信息判別性低引起的跟蹤漂移問題,提出一種利用物體性檢測的目標(biāo)跟蹤算法.該算法首先依據(jù)核相關(guān)濾波器初步求得目標(biāo)預(yù)測狀態(tài);然后,基于物體建議邊界框檢測原理,生成考慮尺度大小與縱橫比的初始建議邊界框集合,并設(shè)計精選擇準(zhǔn)則得到優(yōu)化的建議邊界框集合;通過引入運動連續(xù)性,求得基于建議邊界框的目標(biāo)預(yù)測位置和尺度,進(jìn)而綜合求得最佳目標(biāo)狀態(tài)估計;最后,對當(dāng)前幀目標(biāo)進(jìn)行遮擋影響判定,給出相應(yīng)的模板更新策略.實驗結(jié)果表明,新算法在多種典型測試場景中都能取得較為魯棒的跟蹤效果.
[Abstract]:In order to solve the problem of tracking drift caused by low discernibility of apparent information in complex environment, a target tracking algorithm based on object detection is proposed. Firstly, the prediction state of the target is obtained based on the kernel correlation filter. Then, based on the detection principle of object suggested boundary frame, the initial suggested boundary frame set considering the scale to aspect ratio is generated, and the optimal suggested boundary frame set is obtained by designing the fine selection criteria. By introducing motion continuity, the target prediction position and scale based on the suggested boundary frame are obtained, and then the optimal target state estimation is obtained synthetically. Finally, the occlusion effect of the current frame object is judged and the corresponding template updating strategy is given. Experimental results show that the new algorithm can achieve robust tracking performance in many typical test scenarios.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61273362);國家自然科學(xué)基金重點資助項目(61333017)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2355070