26年WP自动化基于视觉的室内动态目标跟踪与抗干扰算法设计9.9-AI32.71全日(37493字).docx

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WHKJ 大学本科毕业设计1摘要在复杂动态环境中执行目标跟踪任务时，传统核相关滤波（Kernelized Correlation Filter，KCF）算法存在特征表征单一、尺度固定、易受遮挡干扰导致漂移及缺乏重检测机制等核心问题。这些问题在实际室内场景中尤为突出：光照条件多变、背景纹理杂乱、目标频繁形变且遮挡事件频发，使得传统 KCF 算法的跟踪精度和鲁棒性严重下降。若不进行针对性改进，算法在目标被部分遮挡时即会发生模型漂移，在完全遮挡后更是无法自主恢复，极大限制了其在室内服务机器人、智能监控等实际系统中的应用价值。本文设计并实现了一种改进的 KCF 抗干扰跟...

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