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多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪
被引量:
4
1
作者
吴贵山
林淑彬
杨文元
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第14期104-110,共7页
无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行...
无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行抑制以去除噪声,将多个次峰聚合为一个中心主峰。引入自适应模型更新策略进一步增强算法的鲁棒性。在UAV123和VisDrone2019数据集上进行实验,结果显示该算法在无人机的快速运动、视角变化等挑战场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。
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关键词
计算机视觉
目标跟踪
背景感知
次峰抑制
手工特征
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职称材料
题名
多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪
被引量:
4
1
作者
吴贵山
林淑彬
杨文元
机构
闽南师范大学计算机学院
闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第14期104-110,共7页
基金
福建省自然科学基金(No.2018J01549)
漳州市科技重大专项(No.ZZ2019ZD11)。
文摘
无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行抑制以去除噪声,将多个次峰聚合为一个中心主峰。引入自适应模型更新策略进一步增强算法的鲁棒性。在UAV123和VisDrone2019数据集上进行实验,结果显示该算法在无人机的快速运动、视角变化等挑战场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。
关键词
计算机视觉
目标跟踪
背景感知
次峰抑制
手工特征
Keywords
computer vision
object tracking
background-awareness
sub-peak suppression
handcrafted feature
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪
吴贵山
林淑彬
杨文元
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
4
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