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基于非線(xiàn)性擴散濾波的雙目視覺(jué)跟蹤與測量研究實(shí)現
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(上海交通大學(xué) 航空航天學(xué)院, 上海 200240)

作者簡(jiǎn)介:

于 菲(1991-),女,河南人,碩士研究生,主要從事視覺(jué)導航方向的研究。 戰興群(1970-),男,教授,博士生導師,主要從事組合導航技術(shù)方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2014AA123103)。


Stereo Vision Tracking and Measurement System based on KAZE feature
Author:
Affiliation:

(Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對雙目視覺(jué)跟蹤與測量技術(shù)的研究主要集中在縮短時(shí)間,精確性問(wèn)題考慮不夠充分;結合KAZE特征提取算法,利用卡爾曼預測對目標進(jìn)行跟蹤,提出一種基于圖像匹配的雙目視覺(jué)跟蹤與測量算法;將KAZE特征提取算法和SIFT、SURF等算法進(jìn)行仿真對比,結果表明KAZE算法具有更加出色的匹配率,而跟蹤速度相當;運用KAZE算法與卡爾曼預測跟蹤技術(shù)實(shí)現了基于Visual Studio環(huán)境下的雙目視覺(jué)測量與跟蹤系統,測試結果表明,該系統可進(jìn)行有效的高精度測量。

    Abstract:

    The intention of this research is achieve an accurate stereo visual tracking and measurement system. The emphasis of this application lies in the KAZE feature, a novel image matching algorithm, Kalman prediction for target tracking. The result of KAZE comparison experiment indicates that comparing the traditional feature extraction algorithm matching algorithm KAZE has higher match ratio and better robustness. The application of Kalman prediction algorithm with KAZE in stereo visual tracking and measurement system under Visual Studio environment shows that the prediction accuracy of binocular tracking has been improved, and achieve better accuracy in the medium-long range.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

于菲,戰興群,劉銘.基于非線(xiàn)性擴散濾波的雙目視覺(jué)跟蹤與測量研究實(shí)現計算機測量與控制[J].,2016,24(2):30-33.

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歷史
  • 收稿日期:2015-08-07
  • 最后修改日期:2015-09-17
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-27
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