基于改进TLD的自动目标跟踪方法

发布时间：2017-07-18 13:25

  本文关键词：基于改进TLD的自动目标跟踪方法

  更多相关文章： TLD算法 金字塔光流法 图像定位 比例-积分-微分(PID)控制算法

【摘要】：视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD(tracking-learning-detection)算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade(LK)光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。
【作者单位】： 成都理工大学信息科学与技术学院;
【关键词】： TLD算法 金字塔光流法 图像定位 比例-积分-微分(PID)控制算法
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目标跟踪是机器视觉的研究热点,在机器视觉研究领域,对任意目标的锁定和跟踪具有很大的研究意义。目标跟踪要求设备根据输入视频流检测发现目标、锁定目标、跟踪目标[1]。近年来出现众多目标跟踪算法,如连续自适应均值漂移(continuously adaptive mean-shift,camshift)算

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本文编号：557919