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粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法研究

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  視覺跟蹤問題是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題,而在動(dòng)態(tài)環(huán)境中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)、魯棒的跟蹤是其重要的組成部分,視覺跟蹤在自動(dòng)監(jiān)控、人機(jī)交互、醫(yī)學(xué)圖像處理、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。常用的用于目標(biāo)跟蹤平臺(tái)有OpenCV和點(diǎn)云庫(kù)( Point Cloud Library,PCL),它們都是用于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的開源平臺(tái),但是側(cè)重點(diǎn)不同,OpenCV是2D信息獲取與處理的結(jié)晶,PCL主要用于在3D信息獲取與處理。三維圖像包含顏色信息和深度信息,對(duì)光照的敏感性較低,常用的三維相機(jī)有Kinect,TOF(Time of Flight)相機(jī)等。

  在實(shí)時(shí)三維目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,KL距離自適應(yīng)粒子濾波算法中距離閾值、小區(qū)域閾值以及其他參數(shù)的選取往往根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置,如果參數(shù)設(shè)置不合適會(huì)降低跟蹤精度和實(shí)時(shí)性。為此,設(shè)計(jì)一種3D點(diǎn)云目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。分析距離閾值和小區(qū)域閾值等參數(shù)對(duì)跟蹤性能的影響,并給出自適應(yīng)粒子濾波中參數(shù)與跟蹤目標(biāo)模型的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與PCL_Tracking算法相比,該系統(tǒng)提高了三維目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
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