无人机视角下的特征匹配引导粒子滤波跟踪算法

• 作者: 施佺 王晗 阚雨婷
• 来源期刊: 南通大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征匹配引导 粒子滤波 无人机 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子 信息工程与计算机科学
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3401字
• 语种: 中文

摘要

粒子滤波(particle filter,PF)算法被广泛应用于视觉目标的跟踪,然而,在无人机视角下,摄像机与画面中的目标同时运动,导致了PF对目标运动状态的预测失效.针对此问题,提出一种面向无人机视角下的改进的粒子滤波跟踪算法——特征匹配引导的粒子滤波跟踪算法.首先,利用相邻两帧图像中目标物体尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配的结果作为初次定位;然后,利用空间加权的HOG特征与PF相结合获取二次定位结果;最后,利用chamfer distance修正跟踪结果的SIFT特征点作为下一帧特征匹配的模板,从而循环产生准确的视频跟踪结果.比较试验表明,该算法有效地改善了传统PF跟踪算法在无人机视角下运动状态预测方程失效的问题,能够较准确地对运动目标进行跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施佺	南通大学交通学院	89	405	10.0	15.0
2	王晗	南通大学交通学院	11	19	2.0	4.0
3	阚雨婷	南通大学交通学院	1	0	0.0	0.0