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针对铁路异物侵限存在尺度上的外观变化,导致现有目标跟踪算法容易学习到过量背景或局部纹理信息,从而引发跟踪框漂移的问题,提出一种融合尺度估计的核相关滤波目标跟踪算法。利用视觉背景提取器ViBe对铁路沿线侵限异物进行检测,通过密集循环采样和尺度金字塔技术分别提取初始化跟踪框的FHOG特征,用来训练一个核相关位置滤波器和一个PCA降维的尺度滤波器,以实现尺度自适应的铁路侵限异物快速跟踪。实验结果表明:PSA-Kcf算法在跟踪精度上优于无尺度估计环节的生成类算法Mean Shift和原生核相关滤波算法Kcf,略高于尺度自适应的SA-Kcf和SAMF算法;在跟踪速度上明显快于Mean Shift、SA-Kcf和SAMF算法,能达到与Kcf算法相当的快速跟踪效果。 相似文献
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城市群是区域城市大系统中具有较强活力的子系统,区域优势显著,在空间联系上具有网络性特点. 客观准确地评价各节点的重要度,是城市群区域公路网布局规划中的一个重要环节. 针对城市群的特点,在公路网节点重要度评估中增加了城市流强度评价指标,节点重要度计算中采用了因子分析法进行客观赋权以避免各指标主观赋权的随意性,为进一步更好区分各节点的重要度等级,采用K-Means聚类方法客观划分了城市节点重要度的类别. 最后以中原城市群为例进行了节点重要度的实例计算,结果表明本文方法具有较好的应用价值. 相似文献
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