多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪

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基金项目: 国家级-面向海事立体搜救的“无人艇+”跨域异构集群涌现控制研究(52271306)

Long-term correlation robust tracking of visual targets for unmanned surface vehicles using multi-feature fusion

多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪由王宁，等创作，采用知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。

摘要: 摘要：【目的】针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题，提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。【方法】首先，采用多特征融合技术，增强目标特征表达，提高目标模型鲁棒性；其次，利用高维特征降维和响应图子网格插值，提高目标跟踪的效率与精度；最后，设计水面目标重识别机制，解决目标完全脱离视野时的稳定跟踪问题。【结果】采用多个代表性视频数据集，进行验证和比较分析，实验结果表明相较于传统的长时相关跟踪算法，平均成功率提升15.7%、平均距离精度指标提升30.3%、F分指标提升7.0%。【结论】所提出算法能够处理恶劣海况下的目标脱靶问题，对于提升无人船艇及海洋机器人智能感知能力，具有重要技术支撑意义。
- 关键词：视觉目标跟踪 /
- 长时鲁棒跟踪 /
- 水面目标重识别 /
- 多特征融合 /
- 无人艇