基于分块提取与异步更新的目标跟踪算法

Target Tracking Based on Adaptive Moduler Extraction and Asynchronous Update

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中文摘要：为解决复杂环境下跟踪算法面临的光照变化、遮挡及相似干扰等问题,提出了基于多模型融合的自适应分块鲁棒目标跟踪算法,算法基于局部敏感直方图构建光照不敏感特征,基于超像素分割对采集图像进行自适应分块,以充分发挥子块的特征一致优势;通过相对熵和均值聚类构建双权值约束,以自适应提取高置信度子块进行目标跟踪,从而避免全局搜索并提高跟踪的精确性和实时性;算法通过遮挡检测和子块异步更新,进一步提高算法的运行效率和鲁棒性,提高模型对背景信息的过滤能力.实验结果表明,与其他跟踪方法相比,在包括遮挡、光照变化、相似目标和背景干扰等复杂场景下,该算法具有更优的跟踪精度和跟踪正确率,以及对不同场景的适应性和鲁棒性.

作者：

欧阳美龙

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作者单位：

辽东学院工程技术学院,辽宁丹东 118000

关键词：

目标跟踪光照不敏感特征超像素自适应分块遮挡检测异步更新

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.09.020

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