一种基于无人机云台的视觉目标跟踪方法

鉴于无人机视觉目标跟踪时会遇到目标遮挡、目标尺度变化等问题,同时目标跟踪方法复杂度受到云台芯片算力的严格限制,提出了一种基于无人机云台的视觉目标跟踪方法。基于多个特征相关滤波器的自适应权重融合来提升目标位置预测的精度。引入长宽相互独立变化的尺度变化池策略,解决无人机目标跟踪过程中目标尺度估计问题。通过设置模板检测和轨迹预测模块来有效地对目标跟踪过程中的遮挡状态进行检测和处理。该方法可在无人机云台芯片中实现实时跟踪,且在公开无人机目标跟踪数据集和自采集数据集中取得了很好的跟踪效果,与基线方法相比,成功率提升了10.7个百分点,准确率提升了3个百分点。

基于人类记忆模型的粒子滤波鲁棒目标跟踪算法

当目标被场景中的物体或其它运动目标遮挡,或者目标姿态发生很大改变时,粒子滤波器就会失效.为解决这类问题,受人类记忆机制的启发,文中将人类记忆模型引入到粒子滤波器模板更新过程,提出一种基于记忆的粒子滤波器.每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆3个空间的传输和处理.该粒子滤波器能记住曾经出现的目标模板,从而能更快地适应目标姿态的变化.实验结果验证了该算法的有效性.