【摘 要】
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以改进的中值流跟踪算法为核心,基于上下文信息相关性特点,提出了一种适用于无人机视觉导航定点着陆的着陆地标实时检测跟踪方法。以SURF-BoW特征来描述样本图像,基于支持向
【机 构】
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西北工业大学机电学院,西北工业大学自动化学院,西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室
【基金项目】
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中航工业产学研专项(cxy2014XGD08);航空科学基金(20162053021);国家自然科学基金青年项目(51705424);中央高校基本科研项目(3102016ZY013);111引智项目(B13044)资助
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以改进的中值流跟踪算法为核心,基于上下文信息相关性特点,提出了一种适用于无人机视觉导航定点着陆的着陆地标实时检测跟踪方法。以SURF-BoW特征来描述样本图像,基于支持向量机(SVM)进行离线分类器训练,用于准确的识别目标,完成跟踪目标初始化。之后,利用改进后的中值流跟踪算法进行目标跟踪,保证目标跟踪的可靠性、完整性。最后,基于相邻2帧目标相似性原则与线下训练的分类器,设计目标再搜索算法,保证在目标丢失或目标跟踪失败的情况下,仍然能够快速地找回目标,使得整套算法能够长时间准确地跟踪目标。实验结果表明,该算
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