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1.
This paper addresses the problem of real-time object tracking for unmanned aerial vehicles. We consider the task of object tracking as a classification problem. Training a good classifier always needs a huge number of samples, which is always time-consuming and not suitable for realtime applications. In this paper, we transform the large-scale least-squares problem in the spatial domain to a series of small-scale least-squares problems with constraints in the Fourier domain using the correlation filter technique. Then, this problem is efficiently solved by two stages. In the first stage, a fast method based on recursive least squares is used to solve the correlation filter problem without constraints in the Fourier domain. In the second stage, a weight matrix is constructed to prune the solution attained in the first stage to approach the constraints in the spatial domain. Then, the pruned classifier is used for tracking. To evaluate proposed tracker's performance, comprehensive experiments are conducted on challenging aerial sequences in the UAV123 dataset. Experimental results demonstrate that proposed approach achieves a state-ofthe-art tracking performance in aerial sequences and operates at a mean speed of beyond 40 frames/s. For further analysis of proposed tracker's robustness, extensive experiments are also performed on recent benchmarks OTB50, OTB100, and VOT2016. 相似文献
2.
Image mosaicking is widely used in Geographic Information Systems (GISs) for large-scale ground surface analysis. However, most existing mosaicking methods can only be used in offline processing due to the enormous amounts of computation. In this paper, we propose a novel and practical algorithm for real-time infrared video mosaicking. To achieve this, a novel fast template matching algorithm based on Sum of Cosine Differences (SCD) is proposed to coarsely match the sequential images. The high speed of the proposed template matching algorithm is obtained by computing correlation with Fast Fourier Transform (FFT). We also propose a novel fast Least Squares Matching (LSM) algorithm for inter-frame fine registration, which can significantly reduce the computation without degrading the matching accuracy. In addition, the proposed fast LSM can effectively adapt for noise degradation and geometric distortion. Based on the proposed fast template matching algorithm and fine registration algorithm, we develop a practical real-time mosaicking approach which can produce seamless mosaic image highly efficiently. Experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed algorithm is not just computationally efficient but also robust against various noise distortions. 相似文献
3.
4.
文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。 相似文献
5.
基于傅里叶变换的航迹对准关联算法 总被引:5,自引:2,他引:5
研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。 相似文献
6.
为了从时间离散精度的角度评估傅里叶时间谱方法的实际计算效率,对用该方法求解二维跨音速流动问题的解进行了精度研究。通过求解Euler方程模拟俯仰振动NACA0012翼型的周期性非定常流动。结果表明:傅里叶时间谱方法可以使用很大的时间间隔较为准确地模拟有激波存在的周期性跨音速流动;对于此类流动问题,相比二阶向后差分公式法,傅里叶时间谱方法在预测翼型表面压力系数积分量特别是升力系数的时间变化规律方面具有明显的计算效率优势;用于模拟翼型表面压力系数自身的时间变化规律时,傅里叶时间谱方法具有不低于二阶向后差分公式法的计算效率。 相似文献
7.
本文运用双重Fourier级数分析了受横向均布载荷作用下两邻边铰支两邻边固支矩形板的非线性弯曲问题。利用该级数正交性,可以把非线性偏微分控制方程化为含级数系数的非线性代数方程组并通过迭代解出所有系数。最后给出了位移和应力的计算结果。 相似文献
8.
汪元美 《南昌航空工业学院学报》2000,14(2):1-6
由于在实际磁共振成象系统中,只能得到有限的频谱数据,利用传统的FFT方法重建磁共振图象,将导致截断的伪影和低的分辨率。本文提出了一种基于AR模型的最大熵磁共振成象算法,利用AR模型外推未知频谱数据,替代了FFT方法的填零法重建,并利用了BURG算法中的AR模型参数计算的有效性,不仅消除了截断伪影、抑制噪声、提高了分辨率,而且使重建时间与FFT方法相当,完全适用于临床应用。 相似文献
9.
10.