基于模糊核均值聚类优化的光流测速方法

摘要：

光流算法作为一种载体速度测量方法,易受光照变化、物体相对移动影响,最终导致速度信息获取不准确.为了提高载体运动速度解算精度,提出了一种基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔Lucas-Kanade光流测速方法(FKCM-金字塔LK).该方法首先通过金字塔LK光流算法得到稀疏光流,然后使用模糊核均值聚类算法对稀疏光流数据进行聚类处理,最终建立光流与实验平台运动参数之间的关系,并得到准确的速度信息.实验结果表明,提出的基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔LK光流测速方法不仅可以有效地减少物体相对移动对光流测速的影响,而且与现有其他光流测速方法相比,速度测量精度得到显著提高.

关键词：模糊核均值聚类算法、光流信息、金字塔LK光流算法、光流测速

所属期刊栏目：9

分类号：TP391;V249.32+9;V279(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：101-107