针对无人机跟踪过程中目标遮挡和目标背景变化等因素导致的跟踪失败现象,提出一种M TF(M ean-shift by TWH and FB-error)跟踪算法。首先,在M ean-shift跟踪框架下引入目标加权直方图(TWH:Target-Weighted Histogram)描述目标,即在跟踪...针对无人机跟踪过程中目标遮挡和目标背景变化等因素导致的跟踪失败现象,提出一种M TF(M ean-shift by TWH and FB-error)跟踪算法。首先,在M ean-shift跟踪框架下引入目标加权直方图(TWH:Target-Weighted Histogram)描述目标,即在跟踪过程中,用目标的局部背景来削弱所有区域的内部背景特征,使目标特征突出;其次,添加FB-error约束,在目标被部分遮挡时,通过使用FB-error相关加权函数把目标当前位置的预测结果与Mean-shift矢量计算出的位置结果联合起来估计目标在t时刻的最终位置。实验表明,此跟踪算法在跟踪精度上有较大突破。展开更多
文摘针对无人机跟踪过程中目标遮挡和目标背景变化等因素导致的跟踪失败现象,提出一种M TF(M ean-shift by TWH and FB-error)跟踪算法。首先,在M ean-shift跟踪框架下引入目标加权直方图(TWH:Target-Weighted Histogram)描述目标,即在跟踪过程中,用目标的局部背景来削弱所有区域的内部背景特征,使目标特征突出;其次,添加FB-error约束,在目标被部分遮挡时,通过使用FB-error相关加权函数把目标当前位置的预测结果与Mean-shift矢量计算出的位置结果联合起来估计目标在t时刻的最终位置。实验表明,此跟踪算法在跟踪精度上有较大突破。