ECO多特征融合目标工件跟踪方法研究

• 作者: 刘秀平 袁皓 李梦璐 王圣鹏 徐健 张立昌 闫焕营
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: ECO 工件跟踪 特征融合 相关滤波
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 161-167
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4|TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2104012

摘要

针对复杂环境中目标工件跟踪精度不高的问题,提出了一种基于ECO改进的目标工件跟踪方法.首先基于ECO相关滤波器框架,采用VGG特征与传统手工特征加权融合的方法,有效提高目标工件跟踪精度;然后,利用快速判别尺度空间跟踪器实现对目标工件的尺度自适应跟踪;最后,引入一种高置信度更新指标确定跟踪模型的稀疏更新策略,提高算法鲁棒性.在OTB-2015标准数据集上进行测试,并与其他主流跟踪算法进行对比,实验结果表明,该算法的平均跟踪精度和平均重叠精度均为最优,分别达到89.2％和68.6％;对于使用CCD工业相机拍摄的目标工件数据集,同样具备良好的跟踪性能,进一步验证了算法有效性.