| 无人机视频车辆跟踪算法研究 |
| |
| 引用本文： | 李少博,马立,蔡晓禹,彭博.无人机视频车辆跟踪算法研究[J].公路与汽运,2019(4):33-38,61. |
| |
| 作者姓名： | 李少博 马立 蔡晓禹 彭博 |
| |
| 作者单位： | 重庆交通大学 交通运输学院,重庆 400074;山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,重庆 400074;重庆市公安局渝北区公安分局 交通巡逻警察支队,重庆,401120 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;重庆市技术创新与应用示范项目;重庆市基础科学与前沿技术研究专项项目;公安部重点实验室开放课题项目;国家自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 鉴于现有算法在复杂环境下易造成目标跟踪丢失的问题,为研究精准高效的车辆跟踪算法,实现无人机视频交通参数提取,将传统KCF(核相关滤波)算法中的固定尺度检测窗口替换为多尺度检测窗口,提出多尺度KCF优化算法;与CamShift算法和KCF算法的对比结果表明,在不同场景下多尺度KCF优化算法的跟踪效果均优于其他两种算法,在目标遮挡和存在阴影的情况下表现更优异,具有较强的鲁棒性和适用性。
|
| 关 键 词： | 交通安全 跟踪算法 无人机视频 CAMSHIFT 核相关滤波(KCF) |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
