基于ECO-HC的无人机指定行人稳定实时跟踪

作     者：翁静文 李磊民 黄玉清 WENG Jing-wen1 , LI Lei-min2, HUANG Yu-qing1

作者机构：西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010 西南科技大学国防科技学院四川绵阳621010 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2018年第37卷第9期

页      面：120-124页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：行人跟踪 无人机 相关滤波 高效卷积算子跟踪算法 

摘      要：针对无人机(UAV)指定行人跟踪中目标遮挡严重、尺度变化大的问题,提出一种基于无人机指定行人稳定实时跟踪算法,即ECO-HC跟踪算法。提取方向梯度直方图(f HOG)和颜色(CN)特征,利用高效卷积算子(ECO)跟踪算法中训练样本的内插模型使其f HOG特征和CN特征融合;利用分解卷积算子、紧凑训练样本模型和稀疏模型更新策略降低过拟合风险,减少算法复杂度,其响应分数最大值的位置即为目标中心位置;引入快速尺度滤波方法自适应得到目标尺寸最优估计,提高跟踪精度。实验选取60段公开行人数据库,结果均优于近年其他4种优秀跟踪算法,其中平均距离精度(mean DP)和平均重叠率精度(mean OP)分别为83. 2%和87. 3%,平均速度为56. 3帧/s。对于无人机拍摄的自建行人数据库,亦具有良好的鲁棒性和实时的处理速度。