【摘 要】
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针对天空背景下多个同构无人机目标表观信息特征高度相似,数量多,相互遮挡频繁所导致的多目标跟踪问题,提出一种基于Kalman滤波位置预测的改进的多个KCF跟踪算法并行运行的多目标跟踪算法.以多个并行的KCF跟踪算法作为基本的目标跟踪框架,通过计算两两目标之间的欧氏距离对目标相互遮挡情况做出判断,基于Kalman滤波对相互遮挡的目标位置做出预测更新.利用拍摄的多个旋翼无人机目标的不同飞行姿态的红外图像序列进行算法验证,结果表明,该算法可以有效解决目标相互遮挡造成的目标轨迹的错误关联和对部分目标跟踪丢失的问题,
【机 构】
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陆军炮兵防空兵学院 合肥 230031;安徽省偏振成像与探测重点实验室 合肥 230031
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针对天空背景下多个同构无人机目标表观信息特征高度相似,数量多,相互遮挡频繁所导致的多目标跟踪问题,提出一种基于Kalman滤波位置预测的改进的多个KCF跟踪算法并行运行的多目标跟踪算法.以多个并行的KCF跟踪算法作为基本的目标跟踪框架,通过计算两两目标之间的欧氏距离对目标相互遮挡情况做出判断,基于Kalman滤波对相互遮挡的目标位置做出预测更新.利用拍摄的多个旋翼无人机目标的不同飞行姿态的红外图像序列进行算法验证,结果表明,该算法可以有效解决目标相互遮挡造成的目标轨迹的错误关联和对部分目标跟踪丢失的问题,整体跟踪效果良好.
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