Objektspårning för obemannade luftfartygsapplikationer i utomhusscener är ett mycket komplicerat problem. I videor som fångas av obemannade luftfartyg, på grund av frekventa variationer i belysning, rörelse oskärpa, bildbuller, deformation, brist på bildstruktur, ocklusion, snabb rörelse och andra nedbrytningar, de flesta spårningsmetoder kommer att leda till misslyckande. Artikeln fokuserar på objektspårning i kraftigt förstörda videor. För att hantera dessa olika nedbrytningar, en realtids objektspårning metod för hög dynamisk bakgrund utvecklas. Genom att integrera histogram av orienterad lutning, RGB histogram och rörelsehistogram i en ny statistisk modell, vår metod kan robust spåra målet i obemannade luftfartyg fångade videor. Jämfört med de befintliga metoderna kostar vårt föreslagna tillvägagångssätt mindre resurser i spårningen, avsevärt ökar spårningshastigheten och går snabbare än toppmoderna metoder. Dessutom uppnådde vår strategi tillfredsställande spårningsresultat på utmanande visuell spårningsriktmärke, objektspårningsriktmärke 2013, de kompletterande experimenten visar att vår metod är mer effektiv och korrekt än andra metoder.
Liu m.fl. REF föreslår en metod genom att integrera histogram av orienterad lutning, RGB histogram, och rörelse histogram i en ny statistisk modell för att spåra målet i obemannade fordon-fångade videor.
Real-time fast moving object tracking in severely degraded videos captured by unmanned aerial vehicle
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}