10.3969/j.issn.1009-0134.2022.03.022
基于ORB的KCF算法对前方车辆跟踪研究
针对KCF算法在前方车辆被遮挡时存在跟踪丢失的问题,提出一种将ORB与KCF结合的跟踪算法.引入扩大网格尺寸后的YOLO v3算法快速识别图像中车辆位置,并改进ORB中角点检测算法提高图像匹配精度.经过实验验证,改进后的ORB算法具有较强的抗噪干扰能力,不仅保留了原ORB算法运算快的优越性,且基本消除误匹配点.基于ORB的KCF算法应用于前方车辆跟踪相比原KCF算法准确性提高约14个百分点,平均估计误差更少,基本满足对前方车辆稳定跟踪的要求.
KCF、改进ORB、YOLO v3、车辆跟踪
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-04-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
99-102,184