%0 Journal Article %A 牟清萍 %A 张莹 %A 张东波 %A 王新杰 %A 杨知桥 %T 目标丢失判别机制的视觉跟踪算法及应用研究 %D 2021 %R 10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0346 %J 计算机工程与应用 %P 140-147 %V 57 %N 9 %X

当跟踪对象被严重遮挡或者离开相机视野范围时,机器人的跟踪目标往往会丢失。为了实现准确跟踪,提出了目标丢失判别跟踪YOLO-RTM算法。该方法通过YOLOv3检测视频第一帧中的目标。利用实时多域卷积神经网络(Real-Time MDNet,RT-MDNet)跟踪算法预测目标边界框的变化。计算重叠度,根据重叠度与预设阈值的比较结果决定模型更新方式,当重叠度高于阈值时,采用RT-MDNet更新外观模型,当重叠度低于阈值时,采用YOLOv3重新搜索目标并更新外观模型。在Turtlebot2机器人上的实验结果表明,提出的算法能满足移动机器人跟踪的可靠性,且有效提高跟踪算法的实用性。

%U http://cea.ceaj.org/CN/10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0346