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动态场景下AGV视觉目标跟踪研究

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在动态场景中,AGV借助相关滤波原理进行跟踪是一种非常重要的目标跟踪方法,跟踪方法必须具有良好的准确性和实时性.首先介绍对两种主流的相关滤波跟踪算法KCF和SA进行阐述,将SA算法的尺度策略加以改进并融入KCF算法中,结合颜色特征,提出一种改进尺度自适应的Sa-KCF算法.通过设计实验,在OTB-2013数据集中选取动态场景序列,对比测试三种算法的跟踪准确性和实时性.实验表明,改进的Sa-KCF算法在综合准确性和运行效率方面占有优势,能够较好地满足AGV在视觉跟踪中鲁棒性和实时性的要求.
Visual Target Tracking of AGV in Dynamic Scene

罗川、周军、张玉雪、皇攀凌

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山东大学机械工程学院,山东 济南250061

山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东 济南250061

山东大学机械工程国家级实验教学示范中心,山东 济南 250061

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视觉跟踪 相关滤波 尺度自适应 实时性

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2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.385(3)
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