无人机视角下的特征匹配引导粒子滤波跟踪算法

作者：阚雨婷; 施佺; 王晗^*

来源：南通大学学报(自然科学版), 2018, 17(03): 6-11.

• 特征匹配引导
• 粒子滤波
• 无人机
• 目标跟踪

粒子滤波(particle filter, PF)算法被广泛应用于视觉目标的跟踪,然而,在无人机视角下,摄像机与画面中的目标同时运动,导致了PF对目标运动状态的预测失效.针对此问题,提出一种面向无人机视角下的改进的粒子滤波跟踪算法——特征匹配引导的粒子滤波跟踪算法.首先,利用相邻两帧图像中目标物体尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征匹配的结果作为初次定位;然后,利用空间加权的HOG特征与PF相结合获取二次定位结果;最后,利用chamfer distance修正跟踪结果的SIFT特征点作为下一帧特征匹配的模板,从而循环产生准确的视频跟踪结果.比较试验表明,该算法有效地改善了传统PF跟踪算法在无人机视角下运动状态预测方程失效的问题,能够较准确地对运动目标进行跟踪.

• 单位
  中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）; 南通大学