基于改进分块匹配和AKF的抗遮挡目标跟踪

• 作者: 李坤伦 杨铼
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 抗遮挡跟踪 分块匹配 抗野值卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)01-0050-04

摘要

在基于图像处理技术的机动目标跟踪研究中,为更好实现目标处于持续遮挡状态下的跟踪,提出了一种改进的分块匹配和抗野值卡尔曼滤波(AKF)相结合的新方法.在每一帧图像序列里,依据目标与模板的匹配置信度动态调节子块的大小和位置,提高目标运动矢量的测量精度;建立AKF模型对目标的位置参数滤波;在目标被严重遮挡时,依据莱特准则在线判定和修正卡尔曼(Kalman)新息野值序列,得到被跟踪目标位置的最优估计.多组实验结果表明:新方法在目标处于遮挡状态下跟踪结果较准确,具有更好的抗遮挡跟踪能力,且算法的速度达110 FPS,满足实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨铼	河南大学物理与电子学院	6	25	2.0	5.0
2	李坤伦	河南大学物理与电子学院	1	2	1.0	1.0