【摘 要】
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为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题，提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法。该算法对传统的KCF目标跟踪算法
【基金项目】
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广东省应用型科技研发专项项目(2015B090922012);广州市产学研协同创新重大专项项目(201604020016);广东省产学研合作专项项目(2014B090904080)
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为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题，提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法。该算法对传统的KCF目标跟踪算法做了尺度估计、质心位置预测和质心修正重定位的改进，首先在与传统KCF算法结合的基础上，计算出运动目标质心位置的同时引进尺度金字塔来进行目标尺度估计；然后提出一种质心位置预测方法估计其质心运动；最后为了防止目标丢失使用质心修正重定位方法进行质心重定位，提高了跟踪的稳定性。实验证明，在工件发生尺度变化、部分遮挡等的情况下，本方法具有良好的检测效果，并具有较强的鲁棒性。
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