【摘 要】
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为进一步适应复杂环境及战斗机自身状态的变化,提高目标跟踪算法的跟踪性能,在TLD算法框架下对其进行改进。首先,将改进了的SIFT特征匹配算法与TLD算法中的光流法相结合,根据战斗机的不同状态及周围环境自适应地选择相应算法,提高算法的鲁棒性和对复杂环境的自适应能力;其次,引入粒子滤波进行优化,实时预测战斗机状态并缩小检测范围,在降低计算难度的同时提高跟踪速度和持续性;最后,设置置信度检测以有效解决误
【基金项目】
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国家自然科学基金(62076152,51705296)。
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为进一步适应复杂环境及战斗机自身状态的变化,提高目标跟踪算法的跟踪性能,在TLD算法框架下对其进行改进。首先,将改进了的SIFT特征匹配算法与TLD算法中的光流法相结合,根据战斗机的不同状态及周围环境自适应地选择相应算法,提高算法的鲁棒性和对复杂环境的自适应能力;其次,引入粒子滤波进行优化,实时预测战斗机状态并缩小检测范围,在降低计算难度的同时提高跟踪速度和持续性;最后,设置置信度检测以有效解决误判问题,提高跟踪精度。实验结果表明,当战斗机处于复杂场景或自身状态变化较大时,改进算法取得了优于参考算法
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