一种利用物体性检测的目标跟踪算法

发布时间：2018-11-24 21:10

【摘要】：为解决目标在复杂环境下表观信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用物体性检测的目标跟踪算法.该算法首先依据核相关滤波器初步求得目标预测状态;然后,基于物体建议边界框检测原理,生成考虑尺度大小与纵横比的初始建议边界框集合,并设计精选择准则得到优化的建议边界框集合;通过引入运动连续性,求得基于建议边界框的目标预测位置和尺度,进而综合求得最佳目标状态估计;最后,对当前帧目标进行遮挡影响判定,给出相应的模板更新策略.实验结果表明,新算法在多种典型测试场景中都能取得较为鲁棒的跟踪效果.
[Abstract]:In order to solve the problem of tracking drift caused by low discernibility of apparent information in complex environment, a target tracking algorithm based on object detection is proposed. Firstly, the prediction state of the target is obtained based on the kernel correlation filter. Then, based on the detection principle of object suggested boundary frame, the initial suggested boundary frame set considering the scale to aspect ratio is generated, and the optimal suggested boundary frame set is obtained by designing the fine selection criteria. By introducing motion continuity, the target prediction position and scale based on the suggested boundary frame are obtained, and then the optimal target state estimation is obtained synthetically. Finally, the occlusion effect of the current frame object is judged and the corresponding template updating strategy is given. Experimental results show that the new algorithm can achieve robust tracking performance in many typical test scenarios.
【作者单位】： 西北工业大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273362);国家自然科学基金重点资助项目(61333017)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2355070