基于ORB的KCF算法对前方车辆跟踪研究

摘要：

针对KCF算法在前方车辆被遮挡时存在跟踪丢失的问题,提出一种将ORB与KCF结合的跟踪算法.引入扩大网格尺寸后的YOLO v3算法快速识别图像中车辆位置,并改进ORB中角点检测算法提高图像匹配精度.经过实验验证,改进后的ORB算法具有较强的抗噪干扰能力,不仅保留了原ORB算法运算快的优越性,且基本消除误匹配点.基于ORB的KCF算法应用于前方车辆跟踪相比原KCF算法准确性提高约14个百分点,平均估计误差更少,基本满足对前方车辆稳定跟踪的要求.

关键词：KCF、改进ORB、YOLO v3、车辆跟踪

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：99-102,184