An Infrared Object Tracking Algorithm Based on Dual-mode Context Occlusion Detection Mechanism
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摘要: 由于运动目标存在不同程度的遮挡干扰,严重制约装备精确打击的能力.本文在空时上下文跟踪算法的基础上,提出了一种基于双模式遮挡检测机制的目标跟踪算法,该算法充分利用目标及其局部背景的上下文区域信息来预测遮挡状态,最大限度地提高遮挡预测的响应能力和重捕的精度.首先,利用双模式遮挡检测机制实现遮挡状态检测;一旦目标进入完全遮挡,对目标进行位置预测,并利用形态学操作提取疑似目标区域,降低匹配的复杂度;最后,采用基于直方图置信度策略对遮挡后的疑似目标区域进行重捕,实现整个遮挡过程的稳定跟踪.定性定量仿真实验结果表明,本文提出的目标跟踪算法在实时性,稳定性和定量指标上具有明显优势,适合工程应用.
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期刊类型引用(3)
1. 柳赟，孙淑艳. 基于自适应模板更新的改进孪生卷积网络目标跟踪算法. 计算机应用与软件. 2021(04): 145-151+230 . 
百度学术
2. 于慧杰，李大华，高强，于晓. 自然环境中重叠与遮挡绿苹果图像的识别. 激光杂志. 2020(02): 20-24 . 百度学术
3. 余志超，张瑞红. 结合深度轮廓特征的改进孪生网络跟踪算法. 西安电子科技大学学报. 2020(03): 40-49 . 百度学术
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