【摘 要】
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视觉目标跟踪是无人机监控领域一项重要的关键技术.无人机在高空领域监控的对象具有距离大而且目标小,因此视差和光照变化等方面跟踪性能不高.在背景感知相关滤波器框架提出
【机 构】
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漳州职业技术学院信息工程学院,闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2018J01549)
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视觉目标跟踪是无人机监控领域一项重要的关键技术.无人机在高空领域监控的对象具有距离大而且目标小,因此视差和光照变化等方面跟踪性能不高.在背景感知相关滤波器框架提出一种新的响应融合策略,通过对响应图中的峰值强度进行加权实现目标跟踪的精确定位.通过背景感知相关滤波器对跟踪的目标提取的每个特征;利用峰值信噪比来衡量响应值的峰值强度,对每个响应值进行加权融合.利用融合响应图对目标进行精确定位.该算法在UAV123公开的数据集进行实验,与六个视频跟踪算法进行对比分析.实验表明,该算法表现出较好的性能,特别是提高目标
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