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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于背景差分的機(jī)場(chǎng)跑道異物分塊檢測(cè)與跟蹤算法

      基于背景差分的機(jī)場(chǎng)跑道異物分塊檢測(cè)與跟蹤算法

      2021-04-21 | pdf | 5.58 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      針對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道異物的無人自主檢測(cè)與識(shí)別過程中存在的檢測(cè)結(jié)果受環(huán)境影響大、小目標(biāo)檢測(cè)困難以及漏檢率高等冋題，提岀基于背景差分的機(jī)場(chǎng)跑道異物分塊檢測(cè)與跟蹤算法。首先利用速度輔助的位置信息線性插值，獲取背景模板圖像庫與待檢測(cè)圖像序列最相關(guān)幀;然后將圖像分為不同子塊，利用各子塊內(nèi)圖像紋理復(fù)雜度設(shè)置自適應(yīng)權(quán)值，結(jié)合ORB算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取，將各子塊特征點(diǎn)歸一化至原始圖像，并與背景模板庫最相關(guān)幀對(duì)齊作差獲取異物檢測(cè)結(jié)果;最后引入核相關(guān)濾波器對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤，釆用各子塊局部跟蹤算法降低運(yùn)算時(shí)間并對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)。在3種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下，與5種主流檢測(cè)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與目前已有的基于圖像的杋場(chǎng)異物檢測(cè)算法相比，在保證算法處理速度的基礎(chǔ)上，該算法將異物整體錯(cuò)檢率降低了70%以上，并在異物尺寸大于1cmx1cm的情況下，將整體漏檢率降低至0，獲得了較好的效果。

      基于背景差分的機(jī)場(chǎng)跑道異物分塊檢測(cè)與跟蹤算法

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