科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
由于当前已有方法未能对目标图像进行去噪处理，导致目标跟踪精度和目标跟踪成功率下降。提出一种多物体遮挡下基于深度学习的目标跟踪方法。采用主成分分析法和局部像素分组方法对目标图像进行去噪处理。对目标图像关键点进行定位，并在目标的分块区域进行特征提取，对提取的目标特征采用卷积神经网络进行分类，获取优化的目标特征提取结果。在此基础上，将粒子滤波和检测器结合，根据提取到的目标样本特征，在多物体遮挡条件下采用SVM分类器进行目标检测，最终实现目标跟踪。仿真结果表明，所提方法可以有效提升目标跟踪精度以及目标跟踪成功率。
-
单位电子科技大学成都学院; 成都信息工程大学
