復(fù)雜場(chǎng)景下基于相關(guān)濾波的視頻目標(biāo)跟蹤研究
【學(xué)位單位】:中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TP391.41;TN713
【部分圖文】:
中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文際導(dǎo)彈、精確打擊的衛(wèi)星式武器、精確定位的電磁炮等高新科學(xué)技術(shù)所創(chuàng)造的器將極大改變未來(lái)的戰(zhàn)爭(zhēng)狀態(tài)。在相關(guān)的戰(zhàn)爭(zhēng)影視作品中,就頻繁出現(xiàn)這樣的方式:先通過(guò)無(wú)人機(jī)甚至是衛(wèi)星在高空的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行目標(biāo)的搜索、定位和跟蹤,標(biāo)的情報(bào)收集工作,再讓指揮部通過(guò)收集的情報(bào)進(jìn)行決策。不論是對(duì)目標(biāo)的持還是進(jìn)行導(dǎo)彈的精確制導(dǎo)完成對(duì)敵對(duì)目標(biāo)精確的火力打擊,都可以順利實(shí)現(xiàn)。(a)杭州城市數(shù)據(jù)大腦 (b)人機(jī)交互
圖 2-2 提取訓(xùn)練樣本的方法建的跟蹤器進(jìn)行訓(xùn)練過(guò)程中,作者巧妙的將濾波器的體思路如下:一般選取以目標(biāo)位置為中心點(diǎn)、大小此來(lái)對(duì)分類器 f ( x ) w, ( x) 進(jìn)行訓(xùn)練。和其他對(duì)式不同,KCF 算法采用循環(huán)移位的形式實(shí)現(xiàn)。那么
圖 2-4 多種算法對(duì)比的定性圖算法的運(yùn)行結(jié)果用不同顏色的矩形框進(jìn)行區(qū)分結(jié)果進(jìn)行展示在直觀上進(jìn)行算法性能的對(duì)比算法跟蹤成功與否,但不能準(zhǔn)確說(shuō)明跟蹤精度優(yōu)劣性。如需對(duì)某一情況下算法運(yùn)行情況進(jìn)行進(jìn)。要有評(píng)判方法,本文的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)采用的是近中的算法性能評(píng)判方法。在該文獻(xiàn)中,算法的精度、跟蹤魯棒性和運(yùn)行的實(shí)時(shí)性。從這三個(gè)ation error)、重疊率(Overlap rate)、成功率(率圖(Success plot)和 FPS(Frames Per Second)。
【相似文獻(xiàn)】
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