【C255】AutoTrack: 面向具有自动时空正则化的无人机高性能视觉跟踪

2021-10-11 08:34:03      索炜达.猿创      150     

项目编号:C255

文件大小:276M

操作系统:Windows10旗舰版

开发工具:Matlab2020、2021

开发语言:.m

简要概述:

现有基于判别相关滤波器(DCF)的大多数跟踪器试图引入预定义的正则化项以改善目标对象的学习,但调整参数时会花费很多精力,也很难达到预期。 作者提出了一种新的在线自动自适应学习时空正则项的方法。 引入空间局部响应图变化作为空间正则化,以使DCF专注于对象可信赖部分的学习,而全局响应图变化确定滤波器的更新率。

现有的基于判别相关滤波器(DCF)的跟踪器大多试图引入预定义的正则化项来改善目标对象的学习,例如通过抑制背景学习或限制相关滤波器的变化率。但是,预定义的参数在调整它们时需要花费大量精力,并且它们仍然无法适应设计者没有想到的新情况。本文提出了一种在线自动自适应学习时空正则化项的新方法。引入空间局部响应图变化作为空间正则化,使DCF专注于学习对象的可信部分,全局响应图变化决定了滤波器的更新率。在四个无人机基准上进行广泛实验,即DTB70、UAVDT、,UAV123@10fpsVisDrone测试开发人员已经证明,我们的跟踪器在对抗基于CPU和GPU的最先进跟踪器时表现良好,平均速度为59.2帧/秒(FPS),在单个CPU上运行。

此外,我们还建议将我们的跟踪器应用于移动摄像机的定位。在室内实际场景中的大量测试已经证明了我们的定位方法的有效性和通用性。

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 └ 3.演示视频.rar

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