摘要
本发明公开了一种基于事件与可见光的双路协同低慢小目标跟踪方法,解决了现有技术中对低慢小目标的跟踪精度不高、稳定性差,无法为目标提供信息支持的问题;该方法包括:建立事件相机坐标系;分别确定不同焦距下可见光相机的光轴中心点在事件相机坐标系中的成像坐标,得到成像坐标与焦距的对应关系;事件相机通过深度学习检测方法检测得到低慢小目标的坐标位置,根据对应关系和坐标位置计算低慢小目标对应的偏移量;确定转台的水平位移和垂直位移;转台根据转台转动调整角度进行角度调整,实现对低慢小目标的跟踪。本发明实现了对低慢小目标的高效、准确和稳定跟踪。
技术关键词
事件相机
可见光相机
特征提取模块
坐标系
跟踪方法
深度学习检测方法
转台
成像
时序
融合特征
像素点
智能控制算法
图像采集功能
画面
事件流
特征点
关系
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
卷积神经网络模型
测定方法
细度
灰度共生矩阵
特征提取算法
粒子
控制点
笛卡尔坐标系
边界积分方程
SPH模型
三维图像模型
疲劳评估系统
数据采集周期
数据采集模块
汽车零件状况