摘要
针对MeanShift跟踪算法目标易受到周围相似背景区域干扰的问题,引入图像的RGB-D特征,研究并实现结合RGB-D与MeanShift的实时目标跟踪算法。首先,提出一种新颖的相似性度量方法优化二次型距离(advanced quadratic-form distance,AQFD);其次,基于颜色和深度特征完善了特征权重在线自适应调整机制和目标模型更新策略;最后,对该算法进行仿真分析并基于Jetson TX2平台实现。研究结果表明:本文算法在目标受到周围相似背景区域干扰情况下仍能够完成目标跟踪任务,优于先进算法Staple,具有良好的准确性与鲁棒性,并且能够应用于实时跟踪。
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单位中国人民解放军陆军工程大学