基于位置纠正和Kalman滤波算法的目标跟踪方法
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Target Tracking Method Based on Position Correction and Kalman Filtering Algorithm
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    摘要:

    本文基于判别尺度空间跟踪算法, 将位置纠正方法和卡尔曼滤波算法应用于行人跟踪中. 为解决行人因形变和环境变化导致的跟踪不准确的问题, 本文充分利用fhog特征在行人跟踪上的优势, 以判别尺度空间算法中的位置滤波器所计算的位置为中心, 再次提取行人的fhog特征并将其与位置滤波器模板做相关运算, 以此纠正行人位置. 其次, 利用卡尔曼滤波算法对纠正后的行人位置进行预测和再次纠正, 最终在双重纠正的位置上训练新的位置滤波器模板. 本文选取OTB-100中的行人数据集对该方法进行性能测试, 实验结果表明, 在原算法位置上, 再次提取fhog特征进行相关运算能够纠正行人的位置, 同时卡尔曼滤波对纠正位置进行预测和再次纠正, 可使行人的定位精度再次提升.

    Abstract:

    On the basis of the discriminative scale space tracking algorithm, the position correction method and Kalman filtering algorithm are applied to pedestrian tracking in this study. Due to deformation and environmental changes, pedestrians cannot be accurately tracked. To solve the problem, this study makes full use of the advantage of the fhog feature in pedestrian tracking and takes the position calculated by the position filter in the discriminative scale space algorithm as the center. It extracts the fhog feature of pedestrians again and correlates it with the position filter template to correct the pedestrian position. Then, the Kalman filtering algorithm is used to predict and correct the corrected pedestrian position again, and finally, a new position filter template is trained in the twice-corrected position. In this study, the pedestrian data set in OTB-100 is selected to test the performance of the method. The experimental results show that in the original algorithm position, the fhog feature is extracted again for correlation operations to correct the position of pedestrians. At the same time, the Kalman filtering predicts and corrects the corrected position, which can improve the positioning accuracy of pedestrians again.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈杨梅,赵传森,邹斌.基于位置纠正和Kalman滤波算法的目标跟踪方法.计算机系统应用,2023,32(6):149-158

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  • 收稿日期:2022-12-07
  • 最后修改日期:2023-01-06
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  • 在线发布日期: 2023-04-23
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