科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
野生鸟类的观察对于鸟类生态和行为学具有重要的意义。近年来,大量视频传感器的应用为科研人员观察和追踪野生鸟类提供了丰富的视频数据,但通过人工处理,识别和追踪视频中的野生鸟类仍是一项费时费力的工作。针对这个问题,提出了一种融合局部特征点匹配和Meanshift方法的自动跟踪算法。该方法通过Surf算子、Lowe’s算法、Flann匹配器进行特征点的提取、匹配与筛选,以局部匹配的结果为据预测目标位置并结合Meanshift向量迭代,将预测值作为Meanshift算法迭代的初始值,并根据鸟类的特性改进了迭代规则。采用四个视频对改进方法和Meanshift方法进行了比对实验,结果表明改进方法在跟踪效率和准确率上均有提升。当鸟类与背景颜色相似且运动速度较快时,改进方法的优势更为明显。
- 单位
