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机器人目标跟踪
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2017-11-07
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为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪，提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块，利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配，实现目标的精确定位。在跟踪过程中，根据块图像中颜色和深度的相似度大小，及时更新目标模型和子块权重，提高跟踪的准确性。利用扩展卡尔曼滤波（Extend Kalman Filter，EKF）提取目标运动特征，当目标被完全遮挡时，根据其先验估计预测目标位置，以提高算法的鲁棒性。实验结果表明，该算法对目标快速移动、光照变化、遮挡问题具有较强鲁棒性，算法跟踪速度达132f‘rame/s，满足跟踪实时性要求。
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