為解決視覺車輛跟蹤過程中尺度變化導致的模型漂移問題,在核相關濾波算法的基礎上,提出一種車輛目標的尺度搜索算法。通過比較目標區(qū)域上三個特定尺度相關濾波響應的平均峰值相關能量,推斷出目標尺度的變化方向,進而在變化方向上迭代搜索當前目標的最佳尺度。此外,為確保相關濾波模板能夠適應運動過程中的車輛外觀變化,在最佳尺度估計的情形下,對模板進行自適應加權更新,進一步提高模板準確性。大量的實驗表明,本文算法可以有效解決車輛跟蹤過程中尺度變化導致的模型漂移問題,且相比于其他相關濾波類算法具有更加優(yōu)秀的跟蹤性能。 

【文章頁數】：9 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 基于尺度搜索的車輛跟蹤算法
    2.1 核相關濾波器
    2.2 尺度搜索
    2.3 自適應模板更新
3 實驗
    3.1 評價標準與算法參數
    3.2 實驗結果與分析
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于特征融合的長時目標跟蹤算法[J]. 葛寶義,左憲章,胡永江.  光學學報. 2018(11)
[2]特征融合的尺度自適應相關濾波跟蹤算法[J]. 李聰,鹿存躍,趙珣,章寶民,王紅雨.  光學學報. 2018(05)
[3]基于圖像簽名算法的視覺目標跟蹤算法[J]. 張博,龍慧.  激光與光電子學進展. 2017(09)



本文編號：3696472