【摘 要】
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针对移动机器人对行人目标的实时跟随过程中容易出现目标尺度变化、遮挡、形变等问题,提出了一种基于模型和尺度高置信度更新策略的核相关滤波算法(OURS算法)。采用一维快速
【机 构】
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天津工业大学机械工程学院,天津工业大学天津市现代机电装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1733108)
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针对移动机器人对行人目标的实时跟随过程中容易出现目标尺度变化、遮挡、形变等问题,提出了一种基于模型和尺度高置信度更新策略的核相关滤波算法(OURS算法)。采用一维快速判别尺度空间的方法解决了核相关滤波算法不能应对尺度变化的问题;提出了一种新的置信度判断方法,对OURS算法模型的检测结果进行判断,当目标发生完全遮挡时,切换为卡尔曼滤波算法预测目标的位置;对尺度检测的结果进行置信度判断,避免跟踪框发生错误的尺度更新。通过视频序列仿真实验和真实环境实验对OURS算法的目标跟踪效果进行验证,并与核相关滤波算法(K
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