基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
海面目标跟踪任务是实现水面无人艇自主化航行、智能化作业的重要基础.相比于普通场景的目标跟踪,海面目标跟踪需要面对目标抖动剧烈及目标尺度变化大等问题.针对海面目标在图像画面中抖动剧烈的问题,本文提出了搜索区域自适应算法,该方法通过对海面场景的分割完成了海天线位置的提取,然后通过海天线运动模型自适应地确定了每帧图像中目标搜索的区域;针对跟踪过程中海面目标尺度变化较大的问题,本文通过分割搜索区域的方法实现了目标尺度变化的自适应跟踪.基于相关滤波跟踪框架并结合上述两种改进策略,在真实的海面目标图像测试序列中,本文算法相比传统的相关滤波算法在跟踪精度上至少提升了26%,有效地解决了目标抖动剧烈和尺度自适应问题,提高了海面目标跟踪任务的精度.
推荐文章
基于深度学习的尺度自适应海面目标跟踪算法
无人艇
尺度自适应
深度学习
目标跟踪
尺度自适应在线鲁棒目标跟踪
在线boosting
半监督学习
尺度自适应
权重图像
目标跟踪
基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪
尺度计算
目标跟踪
相关滤波
融合 SIFT和尺度方向自适应的 Mean shift 目标跟踪算法
目标跟踪
SIFT
尺度和方向
Mean shift
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 搜索区域自适应 目标尺度自适应 图像分割 海面目标跟踪
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 671-685
页数 15页 分类号 TP391
字数 8412字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20202803.0671
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙健 上海大学机电工程与自动化学院 11 42 3.0 6.0
2 刘娜 上海大学机电工程与自动化学院 24 40 3.0 6.0
3 陈加宏 上海大学计算机工程与科学学院 2 0 0.0 0.0
4 岳琪琪 上海大学机电工程与自动化学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (53)
共引文献  (18)
参考文献  (13)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1977(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2013(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2014(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2015(10)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(7)
2016(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2017(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2018(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2019(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
搜索区域自适应
目标尺度自适应
图像分割
海面目标跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
论文1v1指导