基于TLD的抗云遮挡目标跟踪算法研究

发布时间：2024-02-22 02:40

　　近年来,军用无人机技术的研究与发展一直保持着很高的热度,无人机凭借体积小、速度快、应用场景丰富等优势,受到各国军事国防的广泛关注。而目前机器视觉技术也处于迅猛发展阶段,跟踪算法不断推陈出新。将这些算法合理地融入无人机研究中,对无人机技术的发展有着重大意义。考虑到无人机对地面目标进行跟踪的时候,常常会发生云层遮挡目标的情况,论文基于TLD目标跟踪框架,对随机云遮挡条件下地面目标的长时间跟踪问题展开了深入的研究,主要工作如下:概述了目前目标跟踪算法的研究进展,详细阐述了TLD算法的原理和基本流程,分析了TLD跟踪算法与传统跟踪算法的优劣。针对于云遮挡情况初期,跟踪算法出现的跟踪漂移现象,提出一种基于FAST特征点增强的TLD跟踪算法。实验结果表明改进后的算法,有效克服了目标跟踪漂移的问题,且跟踪模块稳定性和实时性都有所提高。针对云层遮挡时目标跟踪算法无法对目标位置进行有效的预估输出,以及检测模块运行耗时巨大导致算法实时性不高的缺陷,提出了融合卡尔曼滤波器的改进TLD算法。实验结果表明,改进后的算法在目标被云层全部遮挡后,依然可以稳定对目标状态进行预估,并利用卡尔曼滤波器对算法中检测模块进行...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1TLD算法流程图

图2-1TLD算法流程图块块采用的是改进了的LK光流法。光流法有三条前提小和空间一致。为了改进大幅度运动情况或者视频流将图像金字塔的思想与光流法相结合得以解决。简单像，此时跟踪目标的运动视为缩小了，即可以使用光流踪，图像尺寸变大，此时视为运动幅度增大，通过这幅度大或运动....

图2-2图像金字塔

成功解决的了目标运动过大而无法使用LK光流法跟踪的问题。高斯金字塔示意图如图2-2所示。

图2-4跟踪模块流程图

t+1时刻的图b中的点3，经过反向的光流法跟踪，成功得出t时刻图a中的样可以认为t时刻的点1，是一个稳定的可跟踪点。而t时刻图a中的跟踪流法估计得到t+1时刻图b中的点4，同时t+1时刻的图b中的点4，进过光流法跟踪，得出t时....

图2-5检测模块流程图

法是对图像全局进行滑动窗口的采样，将采到的样本已经用之前训练好的分类器进行检测，重新捕获目标的信息。然后用新的信息重新初始化跟踪器，这样跟踪模块就能重新起到作用了。这样既可以解决目标丢失后重新找回的问题，又可以综合跟踪器的结果，得到更加准确的目标位置信息。目标检测的原理是利用目标....

本文编号：3906272