【摘 要】
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针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法.将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合H
【基金项目】
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国家自然科学基金:基于声子晶体理论的齿轮机组低噪声新结构设计研究(51405368)~~
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针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法.将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合Harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度的特征点作为目标特征点,对其进行光流法跟踪;然后引入在线学习检测器,使得在跟踪器跟踪失败之后可以更新目标位置,以实现稳定、准确跟踪.实验的结果从动态目标识别所需时间、特征点的数量、交并比以及每秒处理的帧数几个方面进行比较分析,证明所提算法能够实现准确跟踪,且实时性强.
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