本文關鍵詞：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,對傳統(tǒng)的TLD算法進行改進。針對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,采用具有較強跟蹤性能的CT跟蹤器,并研究跟蹤失敗自檢測策略,以提高算法的跟蹤性能。此外,通過對2bit BP-HOG特征(形狀和紋理特征)描述算子進行多特征融合,有效克服了低分辨率環(huán)境下紋理特征提取不準確造成檢測器準確度低的問題。實驗表明,改進算法在魯棒性和跟蹤速率方面都有所提高。
【作者單位】： 桂林電子科技大學廣西高校圖像圖形智能處理重點實驗室;桂林電子科技大學廣西信息科學實驗中心;桂林電子科技大學廣西高校云計算與復雜系統(tǒng)重點實驗室;
【關鍵詞】： 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實驗室立項課題(GIIP201403) 廣西信息科學實驗中心2014年度一般基金項目 廣西高校云計算與復雜系統(tǒng)重點實驗室立項課題(15210) 廣西科技計劃項目(桂科攻1598018-6)
【分類號】：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,對運動車輛進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、場景繁雜等嘈雜情況,同時傳輸網(wǎng)絡帶寬限制使得視頻分辨率較低以及適用于目標判別的可用信息量較少,導致跟蹤算法容易產(chǎn)生

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：638408