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无人机的目标跟踪在计算机视觉领域中是一个备受关注的研究热点.无人机跟踪目标在遭遇遮挡、尺度变化、光照变化等挑战会产生漂移,从而跟踪算法不能及时对模型进行更新.针对上述问题,提出特征融合和多峰检测的无人机目标跟踪算法,在特征融合的基础上采用多峰检测方法,结合置信度自动更新的响应策略方式,实现目标跟踪的精确定位.首先,提取... 相似文献
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目标跟踪是计算机视觉的关键技术,但快速运动所导致的目标运动模糊会影响跟踪的精度.提出融合高斯混合模型和深度学习的目标跟踪算法,利用高斯混合模型对目标视频进行建模,在卷积神经网络中提取浅层和深层的图像特征,将两个特征的响应值融合后实现跟踪目标的定位.首先,根据高斯混合模型建立样本数据集,利用概率密度函数筛选数据,依据正态分布获得对应的高斯分量;其次,在深度学习框架下对高斯混合后获得的样本数据提取浅层和深层特征;最后,将提取的浅层与深层特征响应值进行融合,并更新目标模型,实现目标跟踪定位.该算法在VOT-2016公开的数据集进行实验,与6个视频跟踪算法对比分析.实验表明,所提的算法表现出较好的性能,特别是在快速运动的评价指标中,该算法的抖动模糊精度比ECO算法提高6. 25%. 相似文献
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