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基于相似性特征估计的目标跟踪算法研究 [Early Posting]

张博   刘刚  
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摘要

摘要:目的 基于深度学习的目标跟踪算法将卷积深层输出结果作为特征,虽然准确度高但耗时长;基于融合特征 的目标跟踪算法按照响应值融合目标特征,跟踪速度快,但降低了准确度。为兼顾目标跟踪算法的时效性和准确度, 提出基于相似性特征估计的目标跟踪算法。方法 首先利用 SIR 滤波粒子构建目标观测模型,其中包括选择粒子状 态、转移系统状态、构建观测模型、粒子权值更新以及重采样过程。在此基础上提取目标的统计纹理特征、运动尺 寸特征以及运动速度与方向特征,并融合目标特征构建目标特征框架。结合相似性特征估计完成目标定位,包括描 述目标模型、表示候选模型、度量目标具体相似度以及目标定位过程。在完成目标定位后,基于实时压缩实现目标 跟踪。结果 本文算法的跟踪准确度均在 90%以上,跟踪过程耗时保持在 450ns 以下,性能优于基于深度学习和融 合特征的目标跟踪算法。结论 本文算法能够快速、准确实现对目标的跟踪,应用优势较强

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.241005

作者单位:

    长沙师范学院信息科学与工程学院
    中南大学物理与电子学院/长沙师范学院信息与工程系

引用该论文

张博,刘刚. 基于相似性特征估计的目标跟踪算法研究[J].激光与光电子学进展,2020,57(24):241005.