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基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法
被引量:
15
1
作者
钱其姝
胡以华
+2 位作者
赵楠翔
李敏乐
邵福才
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第6期149-156,共8页
实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三维数据中各物体对应的三维积分区域(SVR)存在差异。在初始帧中,借助于SVR筛选与全局特征匹配完成目标识别,实现对待跟踪目标的自动选取,并且比较四种全局特征描述子的识别能力及运行速度。得到初...
实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三维数据中各物体对应的三维积分区域(SVR)存在差异。在初始帧中,借助于SVR筛选与全局特征匹配完成目标识别,实现对待跟踪目标的自动选取,并且比较四种全局特征描述子的识别能力及运行速度。得到初始帧中的目标位置后,提出了利用全局特征匹配在后续帧中实施目标跟踪的方法。实验结果表明,SVR筛选有利于提高识别跟踪的准确率及算法整体运行速度。
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关键词
图像处理
目标跟踪
激光点云
目标识别
三维全局特征
激光雷达
原文传递
题名
基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法
被引量:
15
1
作者
钱其姝
胡以华
赵楠翔
李敏乐
邵福才
机构
国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室
安徽省电子制约技术重点实验室
中央军委装备发展部驻北京地区军事代表局
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第6期149-156,共8页
基金
国家自然科学基金(61271353,61871389)
国防科技大学重大基金(ZK18-01-02)。
文摘
实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三维数据中各物体对应的三维积分区域(SVR)存在差异。在初始帧中,借助于SVR筛选与全局特征匹配完成目标识别,实现对待跟踪目标的自动选取,并且比较四种全局特征描述子的识别能力及运行速度。得到初始帧中的目标位置后,提出了利用全局特征匹配在后续帧中实施目标跟踪的方法。实验结果表明,SVR筛选有利于提高识别跟踪的准确率及算法整体运行速度。
关键词
图像处理
目标跟踪
激光点云
目标识别
三维全局特征
激光雷达
Keywords
image processing
object tracking
laser point cloud
object recognition
three-dimensional global feature
lidar
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法
钱其姝
胡以华
赵楠翔
李敏乐
邵福才
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020
15
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