【摘 要】
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提高海上智能监测水平,为了实现对海上船只目标的跟踪,文中针对典型海况环境下的海上船只目标跟踪问题,提出了一种改进核相关滤波器(Kernelized Correlation Filters,KCF)的
【机 构】
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国家海洋局南海调查技术中心国家海洋局南海维权技术与应用重点实验室,华南理工大学
【基金项目】
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海洋公益性行业科研专项经费资助项目(No.201505002);国家海洋局南海分局海洋科学技术局长基金资助项目(No.180214);全球变化与海气相互作用专项资助
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提高海上智能监测水平,为了实现对海上船只目标的跟踪,文中针对典型海况环境下的海上船只目标跟踪问题,提出了一种改进核相关滤波器(Kernelized Correlation Filters,KCF)的船只目标跟踪算法。首先,针对KCF算法的特征,提出船只目标跟踪临界概率的概念,用来判断目标跟踪是否异常;接着,加入卡尔曼滤波模块,用来预测跟踪目标下一时刻的位置;然后,对跟踪异常的目标设计目标跟踪异常处理模块进行处理;最后,针对4组典型的海上目标跟踪场景,通过实验验证了算法的性能。实验结果表明:文中算法在海上船
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