动态场景下AGV视觉目标跟踪研究

简介

在动态场景中,AGV借助相关滤波原理进行跟踪是一种非常重要的目标跟踪方法,跟踪方法必须具有良好的准确性和实时性。首先介绍对两种主流的相关滤波跟踪算法KCF和SA进行阐述,将SA算法的尺度策略加以改进并融入KCF算法中,结合颜色特征,提出一种改进尺度自适应的Sa-KCF算法。通过设计实验,在OTB-2013数据集中选取动态场景序列,对比测试三种算法的跟踪准确性和实时性。实验表明,改进的Sa-KCF算法在综合准确性和运行效率方面占有优势,能够较好地满足AGV在视觉跟踪中鲁棒性和实时性的要求。