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2020-2-29 10:11:19 236 0

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本章实验次要比照了所提RPT-GMM算法取传统RPT-NCC算法正在光照变革及扭转状况下的婚配定位结果及婚配速率,实验正在2.2.1节所述实验仄台上完成,光照前提的变革经由过程调理镜头光圈巨细及光源强度去完成。此中,RPT-GMM算法中各圆环散类中间个数K拔取3,其他可变的参数次要包罗圆环数circleN、模板尺微暇hw及搜刮地区尺微暇nm,两算法均利用了的自顺应降采样搜刮办法去放慢婚配速率。别的,正在算法定位偏差比照时已利用Kalman滤波,如许可间接表白两婚配算法中果特性差别而发生的目的定位才能差别。因为光照、模板图象、邻域场景图象、模板尺微暇等可变身分对算法处置结果的影响易以量化估量,因而本文对算法定位偏差及速率的评价利用了多个模板图象婚配成果的均匀值。

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      本节对算法的定位才能停止定性的阐发,包罗了三个差别模板图象正在持续光照变革、扭转及长久遮挡下的婚配定位结果,实验成果3.10~图3.12(模板A~模板C),第一帧模板图象拔取,图中黄色矩形框RPT-GMM算法的定位成果,青色矩形框RPT-NCC算法的定位成果,图中各模板尺微暇均与3131像素,两算法的circleN别离与5战12,搜刮地区模板图象四周扩大的3030像素邻域范畴。仅反应了个体帧的婚配成果,实践上正在情况变革时,婚配算法的定位偏差皆存正在必然的颠簸,别离两算法对模板A正在图象x轴标的目的上持续200帧的定位成果及其Kalman滤波检测成果,图中将尺度地位设0,因而定位成果同时也表现了定位偏差,而y轴标的目的的状况是相似的,正在此没有再零丁列出。图示成果表白,两婚配算法正在检测过程当中均存正在一些偏差较年夜的帧,那些帧对应了低照度、布景混合及遮挡等状况的发作,但RPT-GMM算法取RPT-NCC算法比拟仍具有更少的年夜偏差帧数,且偏差颠簸幅度也相对较小,阐明RPT-GMM算法正在目的定位圆里愈加不变。别的,两图中标示出的Kalman滤波估量成果取丈量值比拟也更靠近于目的实在地位,颠簸丈量值获得了必然水平的校订,而丈量值较精确的帧较好的连结了本值,阐明58Kalman滤波正在此起到了不变目的定位成果的感化。






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