基于ECO-HC的无人机指定行人稳定实时跟踪.docx

120传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2018年第37卷第9期

DOI:10.13873/J.1000—9787(2018)09—0120—05

基于ECO-HC的无人机指定行人稳定实时跟踪

翁静文1,李磊民2,黄玉清1

(1.西南科技大学信息工程学院，四川绵阳621010;2.西南科技大学国防科技学院，四川绵阳621010)

摘要：针对无人机(UAV)指定行人跟踪中目标遮挡严重、尺度变化大的问题，提出一种基于无人机指定行人稳定实时跟踪算法，即ECO-HC跟踪算法。提取方向梯度直方图(fHOG)和颜色(CN)特征，利用高效卷积算子(ECO)跟踪算法中训练样本的内插模型使其fHOG特征和CN特征融合；利用分解卷积算子、紧凑训练样本模型和稀疏模型更新策略降低过拟合风险，减少算法复杂度，其响应分数最大值的位置即为目标中心位置；引入快速尺度滤波方法自适应得到目标尺寸最优估计，提高跟踪精度。实验选取60段公开行人数据库，结果均优于近年其他4种优秀跟踪算法，其中平均距离精度(meanDP)和平均重叠率精度(meanOP)分别为83.2%和87.3%,平均速度为56.3帧/s。对于无人机拍摄的自建行人数据库，亦具有良好的鲁棒性和实时的处理速度。

关键词：行人跟踪；无人机；相关滤波；高效卷积算子跟踪算法

中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1000—9787(2018)09—0120—05

Stablereal-timetrackingofspecifiedpedestrianofUAVbasedonECO-HC

WENGJing-wen1,LILei-min2,HUANGYu-qing1

(1.SchoolofInformationEngineering,SouthwestUniversityofScienceandTechnology,Mianyang621010,China；

2.SchoolofNationalDefenseScienceandTechnology,SouthwestUniversityofScienceandTechnology,

Mianyang621010,China）

Abstract:AimingattheproblemthatthetargetocclusionisseriousandthescalechangesgreatlyinthepedestriantrackingoftheUAV,astablereal-timetrackingalgorithmbasedonthedesignatedpedestriansoftheUAVisproposedwhichisECO-HCtrackingalgorithm.Thehistogramoforientedgradient(fHOG)andcolorname(CN)featuresareextracted,andtheFHOGfeatureandtheCNfeaturearemergedbyusingtheinterpolationmodelofthetrainingsamplesinefficientconvolutionoperator(ECO)trackingalgorithm.Usingdecompositionconvolutionoperator,compacttrainingsamplemodelandsparsemodelupdatingstrategytoreduceriskofover-fittingandreducecomplexityofthealgorithm.Thepositionofthemaximumvalueoftheresponsefractionisthetargetcenterposition.Fastscalefi