【摘 要】
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随着计算机视觉的不断发展,目标检测与跟踪技术也成为了研究的重点。无人机对车辆跟踪无论是在交通领域,还是在公共安全领域都有着重要用途。在无人机对车辆跟踪时,会出现车辆行驶环境复杂、车辆容易出现遮挡和车辆在不同光照强度下引起的颜色变化以及车辆在不同运动状态下形状变化的情况,上述情况降低了车辆跟踪算法的精度。鉴于此,本文以无人机在高度15-20米内,拍摄的视频为研究对象,展开对视频中车辆跟踪方法的研究与
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随着计算机视觉的不断发展,目标检测与跟踪技术也成为了研究的重点。无人机对车辆跟踪无论是在交通领域,还是在公共安全领域都有着重要用途。在无人机对车辆跟踪时,会出现车辆行驶环境复杂、车辆容易出现遮挡和车辆在不同光照强度下引起的颜色变化以及车辆在不同运动状态下形状变化的情况,上述情况降低了车辆跟踪算法的精度。鉴于此,本文以无人机在高度15-20米内,拍摄的视频为研究对象,展开对视频中车辆跟踪方法的研究与设计,本文取得的主要研究成果如下。首先,针对现有的Yolov3算法对车辆进行检测时,存在检测精度低和速度慢的问题,提出了VD-Yolov3算法（Vehicle detection based on Yolov3 algorithm）。该算法在Yolov3的基础上,通过对Yolov3算法中损失函数的改进,提高了训练车辆模型的速度和精度;同时,通过对Yolov3算法中的卷积层和BN层进行归一化,提高了车辆检测阶段的速度。然后,使用检测出的车辆与目标车辆模板进行相似度匹配。针对现有的图像相似度匹配算法的匹配精度不高的问题,提出了IMVT算法（Vehicle tracking based on image matching）。该算法采用w区域搜索方法,利用感知哈希算法和HSV直方图以及LBP直方图得到相应权重,对车辆的相似度进行打分,并将分数最高的车辆作为目标车辆。该算法提高了车辆匹配的精度。最后,在ubuntu系统中对车辆跟踪算法进行仿真。使用P-R曲线对VD-Yolov3算法进行评估,使用中心距离和区域重叠率对IMVT算法进行评估。结果表明,与现有算法相比,本文提出的算法能够显著提高车辆跟踪的精度与速度,达到预期效果。
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