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采用自适应模糊优化的目标跟踪加速方案
文献摘要：
目标跟踪作为计算机视觉的重要方向之一,在自动驾驶、安防监控等方面有着广泛的应用,但是目标跟踪算法还无法有效地运行在嵌入式设备上.针对目标跟踪算法计算量大、复杂度高,难以部署在资源受限的嵌入式设备的问题,提出了一种基于相关滤波目标跟踪的加速方案.首先采用自适应模糊算法优化了跟踪算法整体运算量,它可以根据目标跟踪框的尺寸判定是否降低图像质量.其次采用了跟踪响应结果的峰值旁瓣比与平均相关能量比判据来评估跟踪结果的可信度,从而实现跟踪模型的自适应更新以及目标位置的重搜索.最后基于FPGA并行实现相关运算和跟踪检测器训练阶段的矩阵相乘运算,以提升算法实时能效性.所提出的加速算法基于PYNQ-Z2进行硬件测试,并在OTB-2015跟踪数据集上进行验证,该算法的跟踪精度与跟踪实时性分别为65.8％,17.28 frame/s,相比于原始算法,跟踪精度、跟踪实时分别提高了9.12％、703.7％.
文献关键词：
目标跟踪;核相关滤波;PYNQ;目标跟踪置信度;自适应模糊
中图分类号：
作者姓名：
许聪;孙大鹰;曹子奇;李春琦;顾文华
作者机构：
南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]许聪;孙大鹰;曹子奇;李春琦;顾文华-.采用自适应模糊优化的目标跟踪加速方案)[J].红外与激光工程,2022(02):48-55
A类：
目标跟踪置信度
B类：
自适应模糊,模糊优化,计算机视觉,自动驾驶,安防监控,目标跟踪算法,嵌入式设备,算法计算,计算量,资源受限,模糊算法,算法优化,运算量,图像质量,峰值旁瓣比,能量比,判据,可信度,自适应更新,目标位置,FPGA,检测器,训练阶段,相乘,能效性,速算,PYNQ,Z2,硬件测试,OTB,跟踪精度,frame,核相关滤波
AB值：
0.380347
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