摘要:针对核相关滤波算法(KCF)在复杂道路场景下难以应对因车辆尺度变化,遮挡及旋转而不能继续跟踪的问题,提出了一种新的跟踪方法来更好地实现复杂道路场景下的车辆跟踪;该方法借鉴快速分类尺度空间跟踪器(fDDST),采用一维尺度相关滤波器进行尺度估计;同时融合Kalman滤波器形成预测-跟踪-校准的跟踪机制;该机制结合遮挡处理能够保证系统在目标被严重遮挡时跟踪的准确性;在模型更新方面,在目标被遮挡时,自适应的调节学习率参数,及时纠正模型偏移、特征丢失等问题;实验结果表明,在复杂道路场景下车辆旋转、遮挡及尺度变化时,均能有效地跟踪目标车辆,且具有良好的鲁棒性。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
热门期刊服务
教育研究与评论·课堂观察 首都医科大学学报·社科版 教育研究与评论·小学教育教学 雷达与对抗 冶金设备管理与维修 大学物理实验 高校辅导员学刊 产业质量研究 安徽农学通报·下半月刊 集美大学学报·自然科学版 临床普外科电子 遗传与疾病相关文章
改进工作作风心得体会