尺度自适应的铁路异物侵限PSA-Kcf降维跟踪方法

• 作者: 周锐霖 孙旭兵 屈志坚 袁慎高 赵亮
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 异物侵限 视觉背景提取器 密集循环采样 FHOG特征 核相关滤波 PCA降维
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号、信息化
• 页码范围: 71-81
• 页数: 11页
• 分类号: TP319|U215.8
• 字数: 11278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2019.05.009

摘要

针对铁路异物侵限存在尺度上的外观变化,导致现有目标跟踪算法容易学习到过量背景或局部纹理信息,从而引发跟踪框漂移的问题,提出一种融合尺度估计的核相关滤波目标跟踪算法.利用视觉背景提取器ViBe对铁路沿线侵限异物进行检测,通过密集循环采样和尺度金字塔技术分别提取初始化跟踪框的FHOG特征,用来训练一个核相关位置滤波器和一个PCA降维的尺度滤波器,以实现尺度自适应的铁路侵限异物快速跟踪.实验结果表明:PSA-Kcf算法在跟踪精度上优于无尺度估计环节的生成类算法Mean Shift和原生核相关滤波算法Kcf,略高于尺度自适应的SA-Kcf和SAMF算法;在跟踪速度上明显快于Mean Shift、SA-Kcf和SAMF算法,能达到与Kcf算法相当的快速跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈志坚	华东交通大学电气工程学院	70	426	12.0	18.0
2	赵亮	华东交通大学电气工程学院	5	4	1.0	1.0
3	周锐霖	华东交通大学电气工程学院	5	5	2.0	2.0
7	孙旭兵	华东交通大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0
8	袁慎高	华东交通大学电气工程学院	3	3	1.0	1.0