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基于KCF算法的带屈曲约束支撑双柱式桥墩振动位移识别
1
作者 蔡玮 代红超 +2 位作者 王靖 包洋洋 谢文 《工程力学》 北大核心 2025年第11期91-102,共12页
振动位移是桥梁健康监测和状态评估的重要指标之一,而传统的桥梁位移监测手段成本较高、测点有限。该文提出了一种基于KCF算法的低成本非接触式单目视觉系统,其中针对单目相机在监测多个不同景深目标时易造成图像深度信息丢失等问题,建... 振动位移是桥梁健康监测和状态评估的重要指标之一,而传统的桥梁位移监测手段成本较高、测点有限。该文提出了一种基于KCF算法的低成本非接触式单目视觉系统,其中针对单目相机在监测多个不同景深目标时易造成图像深度信息丢失等问题,建立了一种考虑不同景深的几何比例因子计算方法;开展了不同振幅和不同频率地震波作用下带屈曲约束支撑双柱式桥墩振动台模型试验,以激光位移传感器测得的位移作为基准,验证了基于KCF算法的单目视觉系统识别桥梁结构振动位移的可行性、准确性、有效性和鲁棒性。结果表明:基于KCF算法的单目视觉系统有效准确的识别了双柱式桥墩的振动位移;与不同振幅和不同频率地震波作用下激光位移传感器测得的峰值位移相比,KCF算法识别的误差在6%以内;与激光位移传感器测得的位移时程相比,KCF算法识别的位移均方根误差很低;基于KCF算法识别位移的频谱特性与激光位移传感器记录的基本一致。 展开更多
关键词 机器视觉 kcf算法 振动位移 自然目标 振动台试验
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融合KCF与ORB的遮挡目标识别跟踪算法
2
作者 吴文海 毛定邦 +1 位作者 常晓锋 祝亨 《制造业自动化》 2025年第6期126-135,共10页
为了实现绝缘子冲洗机器人在遮挡环境下的有效持续目标检测与跟踪,提出了一种基于计算机视觉的遮挡环境下的检测跟踪方法。首先在YOLOv5检测算法中添加注意力机制,增强检测算法对绝缘子的识别精度;然后将DSST算法中的尺度滤波器与KCF跟... 为了实现绝缘子冲洗机器人在遮挡环境下的有效持续目标检测与跟踪,提出了一种基于计算机视觉的遮挡环境下的检测跟踪方法。首先在YOLOv5检测算法中添加注意力机制,增强检测算法对绝缘子的识别精度;然后将DSST算法中的尺度滤波器与KCF跟踪算法相结合,使KCF具有尺度自适应;之后构建Multi-PROSAC-ORB遮挡识别算法,实现遮挡识别;最后将以上三种算法融合,提出一种遮挡判断条件,保证在遮挡情况下对目标的持续稳定识别与实时性。实验结果表明该方法可以在保证实时性的同时有效地避免遮挡环境下目标跟踪精确率较低的情况,与无遮挡识别时的目标跟踪精确率相比提升了10.9%,跟踪成功率提高了13.6%,具有较高的精确性和实时性。 展开更多
关键词 绝缘子 YOLOv5 kcf ORB 冲洗机器人 遮挡识别
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基于改进KCF的跟踪注册方法 被引量：7
3
作者 雍玖 王阳萍 雷晓妹 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期690-698,共9页
针对三维注册易受环境以及目标跟踪检测算法耗时严重、精度低的影响,提出改进KCF(IKCF)的跟踪注册方法。该方法分为4步:(1)利用正则最小二乘分类器的样本训练来获取尺度核相关滤波器和位置信息;(2)搜索尺度核相关滤波器和位置输出响应... 针对三维注册易受环境以及目标跟踪检测算法耗时严重、精度低的影响,提出改进KCF(IKCF)的跟踪注册方法。该方法分为4步:(1)利用正则最小二乘分类器的样本训练来获取尺度核相关滤波器和位置信息;(2)搜索尺度核相关滤波器和位置输出响应最大值,完成尺度和目标位置的检测;(3)借鉴MOSSE跟踪器更新方法对模型更新;(4)采用ORB算法对目标位置特征检测并计算出注册矩阵。选取视觉跟踪基准数据集中的6组数据以及拍摄的视频序列仿真实验。仿真结果表明,当目标位置发生旋转、缩放、部分遮挡、光照和运动模糊时,I-KCF在精确度、成功率以及效率上总体优于KCF、TLD、Struck和CT算法;且目标位置与OpenGL立方体注册融合度较高;基于I-KCF的AR系统具有较好的实时性、稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 kcf跟踪 I-kcf算法 ORB算法 三维注册 增强现实
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基于KCF跟踪算法的目标轨迹记录系统 被引量：14
4
作者 张乘龙 夏筱筠 +1 位作者 柏松 姚恺丰 《计算机系统应用》 2017年第5期113-118,共6页
为了确保跟踪算法能够实时跟踪上高速移动的目标并且记录目标的三维坐标.本系统使用了一种基于KCF(Kernelized Correlation Filters)的高速跟踪算法来保证系统能够跟踪到移动速度较快的目标.首先,使用KCF跟踪算法来跟踪目标;然后,利用OR... 为了确保跟踪算法能够实时跟踪上高速移动的目标并且记录目标的三维坐标.本系统使用了一种基于KCF(Kernelized Correlation Filters)的高速跟踪算法来保证系统能够跟踪到移动速度较快的目标.首先,使用KCF跟踪算法来跟踪目标;然后,利用ORB特征点检测来计算目标特征点从而找到多摄像机中对应的点,找到对应点之后利用多摄像机的三维重建原理计算出每一帧中目标物体的三维坐标点;最后,用多项式对每一帧运动轨迹的离散点进行拟合得到最终的运行轨迹.实验结果证明该算法能够有效跟踪目标,整个系统能够满足实际的需求. 展开更多
关键词 kcf跟踪算法 ORB特征检测 PROSAC特征点匹配 三维重建 运动轨迹记录
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基于KCF与改进ORB的增强现实方法 被引量：9
5
作者 李一 冯楠 谭顺成 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期230-235,共6页
针对增强现实(AR)系统在进行虚拟信息叠加时待注册区域被遮挡的情况,提出一种基于实时特征检测与目标跟踪的AR系统三维注册方法。使用KCF算法对待注册目标区域与模板进行实时FAST特征匹配,通过改进ORB算法,提出SIFT-ORB-MRANSAC融合算法... 针对增强现实(AR)系统在进行虚拟信息叠加时待注册区域被遮挡的情况,提出一种基于实时特征检测与目标跟踪的AR系统三维注册方法。使用KCF算法对待注册目标区域与模板进行实时FAST特征匹配,通过改进ORB算法,提出SIFT-ORB-MRANSAC融合算法,完成特征点的提取、匹配以及误匹配去除。在此基础上,根据特征点之间的匹配关系计算注册矩阵,通过注册矩阵叠加虚拟信息实现对现实世界的增强。实验结果表明,该方法在光照变化、遮挡以及旋转变换的情况下,可将虚拟信息快速、准确地叠加到待注册区域,提高AR系统的运算效率。 展开更多
关键词 ORB算法 kcf算法 增强现实 三维注册 特征点
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基于KCF算法的足球运动员体能录像跟踪技术研究 被引量：4
6
作者 李震 毛丽娟 +1 位作者 盛斌 孟夏 《上海体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2018年第4期75-80,共6页
基于对现有视频跟踪技术的分析,提出一种基于KCF算法的多视角、多目标足球跟踪技术,通过调整学习率和样本范围提高准确率,并结合多视角视频信息加权定位球员位置。测试结果显示:该方法能够提高抗遮挡能力,保证跟踪处理速度,减少相似跟... 基于对现有视频跟踪技术的分析,提出一种基于KCF算法的多视角、多目标足球跟踪技术,通过调整学习率和样本范围提高准确率,并结合多视角视频信息加权定位球员位置。测试结果显示:该方法能够提高抗遮挡能力,保证跟踪处理速度,减少相似跟踪目标带来的误差,解决足球比赛中录像跟踪的多目标跟踪问题。 展开更多
关键词 足球比赛 运动员体能 kcf算法 录像跟踪 目标跟踪
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KCFs识别法筛查引黄济青集水区水质安全风险 被引量：5
7
作者 王琳 祁峰 +1 位作者 孙艺珂 李小彩 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2019年第13期72-77,共6页
鉴于长距离调水工程需面临复杂多变的环境条件,筛查其水质安全风险有利于加强受水地区饮用水安全风险管控,保障居民饮水安全。以引黄济青集水区为例,基于集水区沿线监测数据,识别决定引黄济青集水区水质的关键控制因子(KCFs),并在其范... 鉴于长距离调水工程需面临复杂多变的环境条件,筛查其水质安全风险有利于加强受水地区饮用水安全风险管控,保障居民饮水安全。以引黄济青集水区为例,基于集水区沿线监测数据,识别决定引黄济青集水区水质的关键控制因子(KCFs),并在其范围内进一步分析筛查出的风险因子,确定水质安全风险清单。分析结果表明,由于取水时泥沙吸附的污染物释出及干渠后段Fe和TP等污染,集水区水质两度变差,是水质风险集中的区域,但在随后的环节中水质好转,较大程度上消除了风险;氮和磷是影响集水区水质的主要指标,但南水北调的水明显缓解了干渠的富营养化;调水汇入量和pH值的变化、湿地系统和棘洪滩水库净化功能丧失则会引发潜在的安全风险。因此,KCFs识别法应用于长距离调水工程是可行的。 展开更多
关键词 kcfs识别法 风险因子 水质安全 引黄济青 集水区
原文传递
基于DSP6678的KCF算法实现及优化系统设计 被引量：6
8
作者 杜文彬 毛征 +2 位作者 梅伟军 贾文洋 韩嘉隆 《国外电子测量技术》 2017年第7期62-67,共6页
核相关滤波算法在目标旋转、部分遮挡等情况下具有很强的鲁棒性,但是其在实际工程上无法满足实时性跟踪的要求。借助DSP嵌入式平台,提出一种实时目标跟踪系统实现方案。首先,基于TMS32C6678处理器的硬件平台,对二维快速傅里叶变换(FFT2D... 核相关滤波算法在目标旋转、部分遮挡等情况下具有很强的鲁棒性,但是其在实际工程上无法满足实时性跟踪的要求。借助DSP嵌入式平台,提出一种实时目标跟踪系统实现方案。首先,基于TMS32C6678处理器的硬件平台,对二维快速傅里叶变换(FFT2D)进行算法优化;其次,对KCF算法进行C语言级代码优化,包括循环展开、使用内联函数、使用关键字const等。实测结果表明,对640×480像素的图像,跟踪目标为32×64像素时,波门大小为64×128。在满足跟踪效果的同时,其跟踪速度最高达到25ms/帧,符合实时性要求。 展开更多
关键词 kcf跟踪算法 程序优化 多核数字信号处理器 实时性跟踪
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基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪 被引量：2
9
作者 宋俊芳 王菽裕 +1 位作者 薛茹 李莹 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第31期12927-12933,共7页
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新... 在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF算法与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地解决目标误检、漏检以及严重遮挡情况,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。 展开更多
关键词 车辆多目标跟踪 数据关联 行列耦合 IoU相似性度量 kcf KALMAN滤波
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基于KCF框架的长时间视频目标跟踪算法 被引量：5
10
作者 梁硕 陈金勇 +1 位作者 吴金亮 王长力 《无线电通信技术》 2017年第2期55-58,82,共5页
针对视频目标跟踪中因遮挡产生的目标丢失后无法重新自动锁定目标的问题,提出了一种能够对视频目标进行长时间跟踪的算法。基于KCF(Kernelized Correlation Filters)算法的框架,增加筛选模块,通过三重分类器的筛选,对目标重新自动锁定... 针对视频目标跟踪中因遮挡产生的目标丢失后无法重新自动锁定目标的问题,提出了一种能够对视频目标进行长时间跟踪的算法。基于KCF(Kernelized Correlation Filters)算法的框架,增加筛选模块,通过三重分类器的筛选,对目标重新自动锁定。实验结果表明,提出的算法能够实现对目标的稳定跟踪,并且在目标跟丢后自动重新锁定并继续跟踪,实现对目标长时间跟踪的目的。 展开更多
关键词 kcf 遮挡 视频目标跟踪 长时间跟踪
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改进的KCF实时目标跟踪算法 被引量：5
11
作者 王岳环 柴宏伟 杨岱翼 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期32-36,共5页
提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设... 提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求. 展开更多
关键词 核相关滤波(kcf) 跟踪范围 动态学习率 目标响应强度 长时间跟踪
原文传递
基于高置信度更新KCF的移动机器人行人跟随 被引量：5
12
作者 杜玉红 刘贤超 +1 位作者 刘大维 刘伯豪 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第5期67-74,共8页
针对移动机器人对行人目标的实时跟随过程中容易出现目标尺度变化、遮挡、形变等问题,提出了一种基于模型和尺度高置信度更新策略的核相关滤波算法(OURS算法)。采用一维快速判别尺度空间的方法解决了核相关滤波算法不能应对尺度变化的问... 针对移动机器人对行人目标的实时跟随过程中容易出现目标尺度变化、遮挡、形变等问题,提出了一种基于模型和尺度高置信度更新策略的核相关滤波算法(OURS算法)。采用一维快速判别尺度空间的方法解决了核相关滤波算法不能应对尺度变化的问题;提出了一种新的置信度判断方法,对OURS算法模型的检测结果进行判断,当目标发生完全遮挡时,切换为卡尔曼滤波算法预测目标的位置;对尺度检测的结果进行置信度判断,避免跟踪框发生错误的尺度更新。通过视频序列仿真实验和真实环境实验对OURS算法的目标跟踪效果进行验证,并与核相关滤波算法(KCF)和快速判别尺度空间相关滤波(fDSST)算法进行对比。结果表明:改进后OURS算法的整体精度和成功率分别为0.758和0.711,与KCF、fDSST算法相比有明显提升;在人物目标发生尺度变化、遮挡、形变等情况后,跟踪框依然可以准确框住目标;采用图像伺服控制策略的移动机器人行人跟随系统可根据行人的位置调整线速度和角速度,保持稳定的跟随。 展开更多
关键词 移动机器人 目标跟踪 核相关滤波算法(kcf) 尺度自适应 置信度 行人跟随
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基于运动检测与KCF算法的目标跟踪方法 被引量：3
13
作者 易诗 唐文 《电视技术》 2018年第9期63-65,79,共4页
近年来机器视觉技术广泛采用于各个领域,本文设计实现了一种基于运动检测与KCF算法的目标跟踪方法,该方法相对于传统单一的运动检测算法与目标跟踪算法在运动目标跟踪方面有很大优势。单一运动检测算法无法在目标停止运动后很好检测,而... 近年来机器视觉技术广泛采用于各个领域,本文设计实现了一种基于运动检测与KCF算法的目标跟踪方法,该方法相对于传统单一的运动检测算法与目标跟踪算法在运动目标跟踪方面有很大优势。单一运动检测算法无法在目标停止运动后很好检测,而单一目标跟踪算法需要前期指定跟踪目标。本文设计的方法以运动检测作为触发条件,一旦检测到运动目标即开启目标跟踪器进行目标跟踪,因此可以对运动目标进行实时,高效,稳定的跟踪。该方法对于智能安防,视频监控技术有巨大应用潜力。 展开更多
关键词 机器视觉 运动检测 kcf算法 目标跟踪
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基于YOLO和KCF的目标跟踪算法研究 被引量：3
14
作者 刘建芳 李成建 《计算机科学与应用》 2020年第6期1113-1121,共9页
为了解决在目标跟踪过程中因录制设备发生偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题,提出了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法。本文使用基于回归的端到端设计思想的YOLO算法实现目标检测,在目标检测前,对视频图像帧进行灰度化和均值滤波法实现图像... 为了解决在目标跟踪过程中因录制设备发生偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题,提出了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法。本文使用基于回归的端到端设计思想的YOLO算法实现目标检测,在目标检测前,对视频图像帧进行灰度化和均值滤波法实现图像增强,减少冗余数据,去除噪点。随后通过YOLO算法进行KCF算法跟踪框的初始化,在跟踪过程中设置偏移误差率(Offset error rate, OER)实时调整跟踪窗口位置,实现目标实时准确跟踪。实验结果表明,本文所提出的方法在面对录制设备发生偏移时相比于KCF算法、Camshift算法有较高的跟踪准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 YOLO算法 kcf算法 图像增强法 目标跟踪
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改进KCF与轨迹关联的监控视频目标跟踪
15
作者 李飞 刘文璇 夏红霞 《计算机与数字工程》 2021年第9期1805-1810,共6页
监控视频受到现实场景、周边环境与拍摄设备的限制,所记录的信息会受到一定的噪声影响。论文以核相关滤波提取方法为基础,结合了现有的深度学习技术及跟踪方法,针对目标检测与跟踪算法中的特征表达和ID转换等难点问题进行了研究。结果... 监控视频受到现实场景、周边环境与拍摄设备的限制,所记录的信息会受到一定的噪声影响。论文以核相关滤波提取方法为基础,结合了现有的深度学习技术及跟踪方法,针对目标检测与跟踪算法中的特征表达和ID转换等难点问题进行了研究。结果显示该方法在针对目标漂移形变时具有良好的鲁棒性,且能很好地改进跟踪过程中的ID转换问题。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 kcf算法 轨迹关联
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融合轻量级YOLOv4与KCF算法的红外舰船目标识别 被引量：18
16
作者 谢晓方 刘厚君 +2 位作者 张龙杰 孙涛 张龙云 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期175-182,共8页
红外舰船目标识别在反舰导弹成像制导过程中起到十分关键的作用。针对如何在复杂环境下准确识别出红外舰船目标,提出了一种融合轻量级YOLOv4与KCF算法的红外舰船目标识别方法。识别过程中并行运行YOLOv4目标检测线程与KCF多目标跟踪线程... 红外舰船目标识别在反舰导弹成像制导过程中起到十分关键的作用。针对如何在复杂环境下准确识别出红外舰船目标,提出了一种融合轻量级YOLOv4与KCF算法的红外舰船目标识别方法。识别过程中并行运行YOLOv4目标检测线程与KCF多目标跟踪线程,比较两者所得目标框的置信度,选取置信度高的作为最终的目标识别结果。设计对比试验将本研究方法与传统的目标跟踪算法meanshift、CSRT以及基于深度学习的跟踪算法centerTrack进行了对比。对比结果表明:综合考虑检测精度、跟踪稳定性和实时性因素,本研究方法对舰船的目标识别效果最好,能够在保证目标检测准确率的同时,对舰船目标进行稳定持续的跟踪,具有较强的鲁棒性和实时性,适合复杂背景条件下的舰船红外目标识别。 展开更多
关键词 红外图像 舰船目标 YOLOv4目标检测 kcf目标跟踪 综合识别
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基于改进KCF算法的织物折皱回复检测研究 被引量：1
17
作者 郭栩源 李忠健 +2 位作者 王蕾 潘如如 高卫东 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期79-86,共8页
织物折皱回复性能是评价织物形态稳定性的关键指标。传统折皱回复角测试方法存在检测过程依赖人工操作、难以量化折皱动态演变等问题。为实现对折皱回复全过程的自动化监测,文章提出一种基于改进核相关滤波算法的动态折皱回复检测方法... 织物折皱回复性能是评价织物形态稳定性的关键指标。传统折皱回复角测试方法存在检测过程依赖人工操作、难以量化折皱动态演变等问题。为实现对折皱回复全过程的自动化监测,文章提出一种基于改进核相关滤波算法的动态折皱回复检测方法。该方法使用高速摄像机捕捉织物折皱形变回复过程,应用改进的核相关滤波算法检测追踪折皱顶点的运动角度变化。通过引入多特征融合提高检测鲁棒性,利用Canny边缘检测自适应调整目标区域,减小边界效应。在此基础上提取感兴趣区域骨架,计算折皱顶角度随时间变化信息。结果表明,不同织物折皱角度变化规律与织物组织结构高度相关。最后与标准测试结果建立线性模型,验证所提方法的有效性。文章实现了对织物折皱回复全过程的自动化检测与定量评估,提供了一种更为高效准确的折皱回复性能检测新思路,具有广阔应用前景。 展开更多
关键词 折皱回复角 特征融合 目标追踪 核相关滤波器 改进kcf
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基于KCF算法的空中目标跟踪模拟 被引量：6
18
作者 柳天宇 王克强 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1396-1400,共5页
机器学习可以从图像数据中学习到强大的特征表征。如果将目标检测跟踪技术与机器学习技术结合,能够在目标快速检测、准确识别和精准跟踪的性能上有显著提升,符合现实需求。本文将基于深度学习的YOLOv_(4)目标检测算法应用于该场景的目... 机器学习可以从图像数据中学习到强大的特征表征。如果将目标检测跟踪技术与机器学习技术结合,能够在目标快速检测、准确识别和精准跟踪的性能上有显著提升,符合现实需求。本文将基于深度学习的YOLOv_(4)目标检测算法应用于该场景的目标检测中;然后基于相关滤波的KCF目标跟踪算法,利用相关滤波方法将计算转化到频域,减少计算量,提高目标跟踪的实时性,通过深度学习得到的深度特征和深度学习训练的分类器,对比人工特征,目标跟踪的准确性会有大幅提升。相关滤波器通过多层网络进行训练,将相关滤波和深度学习相结合,以平衡目标跟踪的实时性和准确性,并应用到该场景的目标跟踪中。模拟实验结果表明,本文提出的空中目标检测跟踪技术的目标检测准确率达到95%,跟踪精度达到99%,能够实现对空中目标的实时跟踪。 展开更多
关键词 机器学习 目标检测 YOLOv4 目标跟踪 kcf 相关滤波
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基于Radon变换的自适应模型更新KCF跟踪算法 被引量：4
19
作者 黄鑫城 丁勇 +1 位作者 卢盼成 汪常建 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第12期15-21,共7页
针对目标尺度变化、遮挡及形变等复杂情况下,传统核相关滤波器(KCF)效果不理想的问题,提出了一种基于Radon变换的自适应模型更新KCF滤波跟踪算法。利用运动信息,通过光流法和帧间差分法预测出目标可能所在的区域,显著缩小了搜索范围,提... 针对目标尺度变化、遮挡及形变等复杂情况下,传统核相关滤波器(KCF)效果不理想的问题,提出了一种基于Radon变换的自适应模型更新KCF滤波跟踪算法。利用运动信息,通过光流法和帧间差分法预测出目标可能所在的区域,显著缩小了搜索范围,提高了算法速度;利用Radon变换具有对噪声不敏感及矩平移伸缩不变性,通过矩特征匹配度峰值确定最优尺度,在减少计算量的同时提高算法精度;根据模型更新策略中学习率与响应图峰值的非线性关系,构造抛物型学习率曲线,实现对模型的自适应更新,即使在目标暂时丢失或出现虚假目标时也保证了算法的跟踪精度。实验结果表明,提出的算法具有较好的实时性和较高的成功率与精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 kcf RADON变换 运动信息 模型更新
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基于ORB的KCF算法对前方车辆跟踪研究 被引量：5
20
作者 杨昊瑜 戴华林 +1 位作者 王丽 张蕊 《制造业自动化》 CSCD 北大核心 2022年第3期99-102,184,共5页
针对KCF算法在前方车辆被遮挡时存在跟踪丢失的问题,提出一种将ORB与KCF结合的跟踪算法。引入扩大网格尺寸后的YOLO v3算法快速识别图像中车辆位置,并改进ORB中角点检测算法提高图像匹配精度。经过实验验证,改进后的ORB算法具有较强的... 针对KCF算法在前方车辆被遮挡时存在跟踪丢失的问题,提出一种将ORB与KCF结合的跟踪算法。引入扩大网格尺寸后的YOLO v3算法快速识别图像中车辆位置,并改进ORB中角点检测算法提高图像匹配精度。经过实验验证,改进后的ORB算法具有较强的抗噪干扰能力,不仅保留了原ORB算法运算快的优越性,且基本消除误匹配点。基于ORB的KCF算法应用于前方车辆跟踪相比原KCF算法准确性提高约14个百分点,平均估计误差更少,基本满足对前方车辆稳定跟踪的要求。 展开更多
关键词 kcf 改进ORB YOLO v3 车辆跟踪
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