论文摘要
对地面车辆目标的视觉跟踪任务首要是满足实时性,其次是在复杂背景下对目标跟踪的鲁棒性。KCF算法作为经典的判别式跟踪算法,凭借其高效的跟踪器学习效率,一直作为主流的实时跟踪算法之一。其中,搜索区域的大小选取在很大程度上决定了能否生成稳定的跟踪器,然而对于不同尺寸的车辆目标,其最优的搜索区域大小通常是不同的。为此,本文以标准数据集OTB2015作为车辆目标视频源,通过分辨率降采样来模拟多组不同尺寸的目标运动场景,论证在不同距离下实现最优车辆跟踪的KCF算法参数配置,为长距离的车辆跟踪任务提供了参数依据。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄楠,路锋,王钦钊
关键词: 算法,目标跟踪,地面目标
来源: 软件工程 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术,公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 陆军装甲兵工程学院,中国北方车辆研究所
分类号: TP391.41;U495;E91
DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2019.09.004
页码: 12-16
总页数: 5
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