基于粒子滤波的系数编码车辆跟踪方法

• 作者: 何柏海 姜德晶 孙涛
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉导航 车辆跟踪 深度学习 稀疏字典 模板更新
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: TP242
• 字数: 4445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2018.01:016

摘要

传统基于生成式的车辆跟踪方法仅考虑了目标信息,忽略了车辆背景信息,降低了目标与背景的表征能力.针对复杂背景条件下视觉导航对车辆跟踪精度的需求,提出了一种基于粒子滤波的系数编码车辆跟踪方法.该方法首先对获取的帧图像进行仿射变换归一化处理,并采用深度去噪自编码器对变换后的图像进行完备特征字典的生成;接着,采用稀疏编码对完备特征字典进行降维处理,消除网络高层目标特征的冗余信息,保留网络底层的高效关联特征;最后,将提取的深度稀疏编码特征应用到粒子滤波的框架内实现车辆的有效跟踪,有效克服了判别式跟踪方法无法处理遮挡问题的缺陷.实验结果表明,在尺度变化、光照变化以及遮挡等复杂环境下,本文方法将跟踪精度提升了17％,每秒处理的帧图像速度提升了64％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙涛	徐州工程学院机电工程学院	143	1320	19.0	30.0
5	何柏海		17	56	4.0	7.0
6	姜德晶	徐州工程学院机电工程学院	13	9	2.0	2.0