【摘 要】
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在计算机视觉领域之中,视频目标跟踪技术是一个比较前沿的研究领域,能够广泛地应用在道路安全、人工智能、军事防御、无人驾驶、人机交互等领域,所以对运动目标跟踪技术进行研究有着相当高的经济价值和广泛的应用场景。自从TLD（Tracking-Learning-Detection）目标跟踪算法被捷克科学家提出以来,得到了广大研究者的关注与研究,TLD目标跟踪算法是一种能够长时间对目标进行跟踪的算法,但是在遇
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在计算机视觉领域之中,视频目标跟踪技术是一个比较前沿的研究领域,能够广泛地应用在道路安全、人工智能、军事防御、无人驾驶、人机交互等领域,所以对运动目标跟踪技术进行研究有着相当高的经济价值和广泛的应用场景。自从TLD（Tracking-Learning-Detection）目标跟踪算法被捷克科学家提出以来,得到了广大研究者的关注与研究,TLD目标跟踪算法是一种能够长时间对目标进行跟踪的算法,但是在遇到跟踪目标发生了遮挡、形变、光照变化等情况时,就不能对目标进行很好地跟踪。针对上述的几个问题,提出了以下几个改进措施:1.将卡尔曼滤波器与TLD算法结合,卡尔曼滤波器可以根据运动目标上一帧的信息来预测目标下一帧的目标运动位置,将预测到的目标位置作为观测值更新TLD算法,从而能够保证跟踪过程的准确性。2.将连续自适应均值漂移算法与TLD目标跟踪算法相结合,因为连续自适应均值漂移算法对于尺度变化的运动目标具有良好的抗干扰能力,而且可以计算出目标模型向量,即目标的移动方向,以此来为TLD算法更新模型。3.将颜色特征与HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征作为TLD算法跟踪使用的特征,通过计算图像边缘部分方向的HOG特征,能够准确把握住图像的轮廓特征,可以大大减少光照对于跟踪过程的影响。本文还将TLD单目标跟踪扩展为了多目标跟踪,并移植到了嵌入式树莓派3B+平台,满足了跟踪系统小型化要求,通过与传统的TLD算法的实验对比分析,本文所改进后的TLD算法在相似目标干扰、遮挡、形变、光照变化等情况下仍能准确跟踪目标,提升了算法的准确性与鲁棒性。
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