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基于改进Camshift的无人机目标跟踪算法研究

论文摘要

无人机在对地面目标进行跟踪时,传统Camshift算法易受相似颜色背景/目标、遮挡等干扰.本文提出一种改进Camshift的目标跟踪方法.通过提取跟踪目标的色度、饱和度和LBP纹理特征分量建立基于三维联合直方图的跟踪模板,并采用自适应加权策略来调整三种特征分量的权重值,提高算法的跟踪准确度;在跟踪目标受到遮挡干扰时,引入Kalman滤波机制,增强算法的鲁棒性.实验结果表明,改进后的算法能够满足无人机对目标跟踪准确性与实时性的要求.

论文目录

  • 1 引言
  • 2 算法简介
  •   2.1 Camshift算法
  •   2.2 Kalman滤波
  • 3 本文算法改进
  •   3.1 三维特征分量提取
  •     3.1.1 Hue和Saturation分量
  •     3.1.2 LBP特征分量
  •   3.2 建立基于H-S-LBP三维联合直方图的跟踪模板
  •   3.3 改进的Camshift算法融合Kalman滤波
  • 4 实验结果与分析
  •   4.1 实验设计和衡量标准
  •   4.2 改进的Camshift算法验证
  •   4.3 改进的Camshift融合Kalman滤波算法验证
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 沈思源,李震霄,孙伟

    关键词: 无人机,目标跟踪,算法,纹理特征,滤波

    来源: 微电子学与计算机 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用

    单位: 中国矿业大学信息与控制工程学院

    基金: 国家自然科学基金(61403394)

    分类号: TP391.41;V279

    DOI: 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2019.11.015

    页码: 76-83

    总页数: 8

    文件大小: 2205K

    下载量: 293

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/8a080c3af038977c55fdc918.html