多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪

摘要：

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

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金;漳州市科技重大专项

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：104-110