江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
为解决视觉车辆跟踪过程中尺度变化导致的模型漂移问题,在核相关滤波算法的基础上,提出一种车辆目标的尺度搜索算法。通过比较目标区域上三个特定尺度相关滤波响应的平均峰值相关能量,推断出目标尺度的变化方向,进而在变化方向上迭代搜索当前目标的最佳尺度。此外,为确保相关滤波模板能够适应运动过程中的车辆外观变化,在最佳尺度估计的情形下,对模板进行自适应加权更新,进一步提高模板准确性。大量的实验表明,本文算法可以有效解决车辆跟踪过程中尺度变化导致的模型漂移问题,且相比于其他相关滤波类算法具有更加优秀的跟踪性能。
机器视觉 车辆跟踪 尺度搜索 平均峰值相关能量 自适应模板更新 激光与光电子学进展
2019, 56(22): 221501
