无人机目标实时自适应跟踪系统

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在航拍、空中侦察等相关领域被广泛应用,对于无人机的智能化需求逐渐提高.目标跟踪具有信息量大、实时性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供大量且实时的外部信息.进行低开销、低功耗的无人机目标跟踪系统的研究,对无人机智能化进程的加速具有深远意义.为更好解决跟...     

改进Mean Shift目标跟踪算法实现

目标跟踪技术目前具有较好的应用前景，但在嵌入式处理平台中面临着实时性要求高、跟踪场景复杂等情况，加上受成本和嵌入式处理平台算力的限制，其处理效果往往很难满足现实需求，因此目标跟踪等图像处理技术的落地实现是当前研究的热点内容。针对此问题，本文在FPGA平台实现了改进Mean Shift目标跟踪算法，该算法首先通过目标的概率密度分布梯度爬升来寻找目标，然后采用Kalman滤波的预测机制来预估下一帧搜寻计算的位置，从而减少Mean Shift的迭代次数。该算法实现充分利用FPGA能够并行和流水线处理的特点，实现了在1 920×1 080@60 Hz高清视频图像场景下的实时目标跟踪，其中Kalman滤波算法使其在较复杂场景下也能具备一定的抗遮挡干扰的能力。