【摘 要】
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目标跟踪技术不仅在机器人视觉、智能监控、无人驾驶等方面发挥着重要的作用,而且也是精确制导弹箭武器不可或缺的技术之一。因此,研究精度高、鲁棒性强且实时性好的目标跟踪算法具有重要意义。本文总结了近些年国内外在目标跟踪领域的进展情况,并在此基础上详细介绍了跟踪算法现阶段的两大方向:相关滤波和深度学习,并对它们开展了应用研究。研究结果表明:在相关滤波框架下使用HOG特征能有效提高跟踪精度,但是该特征描述子
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目标跟踪技术不仅在机器人视觉、智能监控、无人驾驶等方面发挥着重要的作用,而且也是精确制导弹箭武器不可或缺的技术之一。因此,研究精度高、鲁棒性强且实时性好的目标跟踪算法具有重要意义。本文总结了近些年国内外在目标跟踪领域的进展情况,并在此基础上详细介绍了跟踪算法现阶段的两大方向:相关滤波和深度学习,并对它们开展了应用研究。研究结果表明:在相关滤波框架下使用HOG特征能有效提高跟踪精度,但是该特征描述子生成过程复杂,对跟踪速度大打折扣;使用深度学习技术能应对更复杂的跟踪场景,但是预先训练神经网络模型要靠大量数据和硬件GPU的支持,无法满足制导弹箭飞行作战的需求。针对以上问题,本文提出了一种基于单层感知器模型的特征提取方式,将所得特征命名为AOB特征,并将AOB特征移植到相关滤波算法DSST中进行跟踪测试,对实验结果给出了客观的分析与评价。测评数据表明,算法使用AOB特征后的跟踪速度能达到使用HOG特征的2倍以上,跟踪精度也比较理想。此外,本文还以制导弹箭的作战目标坦克行进和截锥头实心弹入水序列作为测试对象,AOB特征表现出的跟踪性能与HOG特征基本一致,验证了AOB特征在军事应用中的可行性与有效性。模拟实验表明,本文提出的AOB特征具有提取方式简单、不需利用颜色特征、不需训练、可移植性强等优点,适合应用于电视导引头制导技术,为目标跟踪的特征提取提供了新思路。
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