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作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文将轨迹片段的生成问题转化为运筹学中的设施选址问题,并进而提出基于次模优化的轨迹片段生成方法。该方法融合梯度(HOG)和颜色(CN)两个互补特征进行目标表征,并根据运动信息设计权重系数提高目标匹配准确度,最后提出具有约束的次模最大化算法实现全局范围内的数据关联生成轨迹片段。通过在多个基准数据集上的对比实验,表明该文算法在保证性能的同时能有效处理遮挡问题。 相似文献
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飞机操纵系统输入是飞行性能、安全监测的重要数据来源，针对传统飞行数据采集方式需对真机进行改装并加装传感器所带来的改造成本大且影响飞行员操纵感觉的弊端，提出一种基于视觉的飞机操纵系统输入端位置测量技术。为避免视觉输入中飞机驾驶舱复杂环境的影响，将随机生成的二维码固定在飞机操纵系统输入端，使用计算机视觉技术识别二维码并进行特征点提取，通过PnP(Perspective-n-Point)问题的求解将飞机操纵输入端的位移测量转换为相机位姿求解。实验结果证明了所提方法的有效性，并通过与红外测距仪的对比实验验证了本文算法在精度上的优势，其测量平均误差在2 mm内，能达到实时处理速度，丰富了飞行数据的采集方式。 相似文献
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