中国科学院西安光机所赵惠研究员团队在计算机视觉目标跟踪领域取得重要突破,相关成果发表在计算机科学领域顶级期刊Knowledge-based Systems上。该研究由特别研究助理苏银强博士担任第一作者,赵惠研究员为通讯作者。
当前基于判别式相关滤波的跟踪方法在高动态复杂环境中存在模型漂移问题,尤其在目标外观剧烈变化或背景干扰严重时,跟踪性能显著下降。针对这一技术难题,研究团队创新性地提出了双模态耦合优化机制。该机制通过上下文感知建模与动态畸变抑制相结合,有效提升了跟踪系统的抗干扰能力和稳定性。
研究团队在原有框架基础上,引入上下文信息集成和响应图梯度约束,同时开发了基于历史响应池反馈的协调机制。这些技术手段不仅保证了目标模板的高置信度更新,还为复杂场景下的目标重捕获提供了有效策略。此外,团队还开发了适合嵌入式平台的轻量化算法,通过异构计算和多线程加速等技术,实现了高性能的实时跟踪。
这项研究获得了国家科技重大专项和自然科学基金等项目支持。赵惠团队长期致力于复杂场景下的视觉技术研究,已发表论文80余篇,获得专利授权20多项。该成果将为遥感监测、无人机导航和自动驾驶等领域提供重要的技术支撑。
车辆自动驾驶技术再突破!这项技术提高平台跟踪性能
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