一种基于前后向误差比较的检测跟踪遮挡方法

目标跟踪中准确的遮挡检测对于跟踪算法适应性的提高至关重要。针对传统的遮挡检测方法对局部遮挡等情况判断准确度低、适应性差的问题,提出一种基于前后向误差比较并辅以区域标准差比较的方法的跟踪遮挡检测方法。该方法对目标在时序上进行前向和后向跟踪,通过比较前向跟踪和后向跟踪的轨迹误差并结合最佳匹配区域标准差的进行特征性检验确定是否发生了跟踪遮挡。相对于传统的跟踪遮挡检测方法,其优越之处在于克服了相似性阈值选择不当引起的目标跟踪遮挡判断不准确及适应性不强的问题。实验证明,本文提出的方法能够实现对目标跟踪遮挡的有效检测。

基于误差检测的杂波点迹过滤技术

在密集杂波点迹区域,传统点迹过滤方法易出现目标检测跟踪丢失现象。根据目标的时空相关性和运动轨迹唯一性,提出了一种基于时间前后向误差的杂波点迹检测方法。该方法通过计算前向搜索和后向搜索2条轨迹的欧氏统计距离,实现了杂波点迹的识别和过滤。最后,蒙特卡罗仿真分析和实装数据验证表明,该方法可提高杂波点迹过滤正确率,且未出现低信噪比目标点迹丢失现象,从而提升了点迹过滤性能。

基于光流定位的四旋翼飞行器技术研究

以四旋翼为研究对象,提出一种改进LK光流定位算法。通过自主设计的四旋翼平台在室内飞行对算法进行验证,四旋翼无人机基于此改进算法在光流估计过程中,利用前后向误差对异常特征点进行剔除,并对可靠特征点的估计偏移量进行更新,以提高无人机的定位精度和飞行稳定性。结果表明,改进LK光流法定位精度高,在室内能够稳定悬停飞行,其定点悬停精度大约为半径40cm的圆形。

一种新的单目相机序列影像稠密三维重建方法

针对传统增量式三维重建方法重建点云较稀疏的问题,在稀疏重建算法的基础上,提出了一种序列影像稠密三维重建方法。首先,使用强制特征选择机制选取稠密特征,通过光流跟踪特征点获取稠密同名点对;其次,为保证同名点精度,利用前后向判决策略剔除外点,并利用稀疏重建获取的相机位姿,采用基于对极几何约束优化同名点坐标的方法对跟踪点坐标进行优化;最后,通过基于相机位姿的深度滤波器恢复稠密点云,实现稠密三维重建。分别使用标准数据集和实测数据集进行实验,结果表明:提出的算法可精确估计相机位姿,同时可获取稠密三维重建,能广泛应用于工程实践。