TLD框架下的内河船舶跟踪

• 作者: 刘清 周雅琪 滕飞 郭建明
• 来源期刊: 应用科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 内河 闭路电视系统 跟踪-学习-检测 船舶跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 控制与系统
• 页码范围: 105-110
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2014.01.017

摘要

闭路电视(closed circuit television,CCTV)系统是内河海事监管的重要手段.基于跟踪-学习-检测(tracking-learning-detection,TLD)框架研究并改进内河航道CCTV系统的船舶识别和跟踪.在TLD框架下提出特征值约束条件,可对像素的短期跟踪结果进行校验,不仅有效解决了像素对归一化相关系数值求解的繁琐问题,还很好地保留了图像中角点像素的跟踪结果,使船舶的短期跟踪足够可靠.用级联的目标检测器精确定位船舶时,在满足内河应用实时性前提下,提出通过对目标候选区域的模板匹配来保证算法准确性.实验结果表明,改进的算法在应用于内河CCTV系统的船舶识别与跟踪中保持了较高的实时性和鲁棒性,并提高了跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘清	武汉理工大学自动化学院	146	1419	19.0	30.0
2	郭建明	武汉理工大学自动化学院	25	201	9.0	12.0
3	滕飞	武汉理工大学自动化学院	3	29	3.0	3.0
4	周雅琪	武汉理工大学自动化学院	2	19	2.0	2.0