為解決視覺(jué)車輛跟蹤過(guò)程中尺度變化導(dǎo)致的模型漂移問(wèn)題,在核相關(guān)濾波算法的基礎(chǔ)上,提出一種車輛目標(biāo)的尺度搜索算法。通過(guò)比較目標(biāo)區(qū)域上三個(gè)特定尺度相關(guān)濾波響應(yīng)的平均峰值相關(guān)能量,推斷出目標(biāo)尺度的變化方向,進(jìn)而在變化方向上迭代搜索當(dāng)前目標(biāo)的最佳尺度。此外,為確保相關(guān)濾波模板能夠適應(yīng)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的車輛外觀變化,在最佳尺度估計(jì)的情形下,對(duì)模板進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)更新,進(jìn)一步提高模板準(zhǔn)確性。大量的實(shí)驗(yàn)表明,本文算法可以有效解決車輛跟蹤過(guò)程中尺度變化導(dǎo)致的模型漂移問(wèn)題,且相比于其他相關(guān)濾波類算法具有更加優(yōu)秀的跟蹤性能。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 基于尺度搜索的車輛跟蹤算法
    2.1 核相關(guān)濾波器
    2.2 尺度搜索
    2.3 自適應(yīng)模板更新
3 實(shí)驗(yàn)
    3.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與算法參數(shù)
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于特征融合的長(zhǎng)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 葛寶義,左憲章,胡永江.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(11)
[2]特征融合的尺度自適應(yīng)相關(guān)濾波跟蹤算法[J]. 李聰,鹿存躍,趙珣,章寶民,王紅雨.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]基于圖像簽名算法的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 張博,龍慧.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2017(09)



本文編號(hào)：3696472