【摘 要】
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提出一种多特征融合尺度自适应的无人机跟踪方法。无人机外观小巧,运动速度快,在运动过程中极易出现旋转、遮挡、光照变化等问题。针对适用于快速运动物体跟踪的核相关滤波(KCF)跟踪算法提出改进,引入多特征融合策略,将互补的方向梯度直方图(HOG)和颜色直方图进行融合;加入图像金字塔思想,提供31种尺度进行匹配,达到精准跟踪。采集无人机飞行序列进行实验验证,与其他三种跟踪算法进行对比,实验结果表明:所提方
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620;陆军装备部驻湘潭地区军事代表室,湖南湘潭411100
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提出一种多特征融合尺度自适应的无人机跟踪方法。无人机外观小巧,运动速度快,在运动过程中极易出现旋转、遮挡、光照变化等问题。针对适用于快速运动物体跟踪的核相关滤波(KCF)跟踪算法提出改进,引入多特征融合策略,将互补的方向梯度直方图(HOG)和颜色直方图进行融合;加入图像金字塔思想,提供31种尺度进行匹配,达到精准跟踪。采集无人机飞行序列进行实验验证,与其他三种跟踪算法进行对比,实验结果表明:所提方法的成功率与精准度均优于其他方法,最大曲线下面积分别达到了0.561和0.707,能够有效地跟踪无人机。
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