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为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。 相似文献
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基于双摄像机的视频特征跟踪算法研究 总被引:5,自引:1,他引:5
在视频动画中,特征跟踪结果决定了三维重建的运动信息是否逼真。提出一种基于双摄像机的视频特征跟踪算法,它采用卡尔曼滤波预测特征点的位置,然后利用子块模型进行特征匹配,最后利用极线方程指导跟踪和剔除跟踪误差大的特征点。该算法已经用于我们开发的VBHA系统中,实验结果表明,其速度和效率能够满足视频动画的要求,并且能够部分解决自遮挡的问题。 相似文献
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针对交通监控中运动目标形变、雾霾天气、高速、光照不均、部分遮挡等复杂情况导致Lucas-Kanade(LK)算法跟踪不稳定问题,提出基于多分辨率LK光流算法联合快速鲁棒性特征(SURF)的跟踪算法。所提算法构建图像多分辨率小波金字塔,解决传统LK算法中同一像素点帧间大尺度运动易丢失问题;同时联合SURF尺度不变特征变换算法,提取特征点进行光流跟踪,并制定自适应模板实时更新策略;在减少光流计算量的同时增强运动目标抗复杂环境的能力。实验结果表明,新方法中特征点匹配准确快速,自适应性强,在交通复杂化境中跟踪稳定。 相似文献
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针对非刚性大位移运动场景的光流计算准确性与鲁棒性问题,提出一种基于深度匹配的由稀疏到稠密大位移运动光流估计方法.首先利用深度匹配模型计算图像序列相邻帧的初始稀疏运动场;其次采用网格化邻域支持优化模型筛选具有较高置信度的图像网格和匹配像素点,获得鲁棒的稀疏运动场;然后对稀疏运动场进行边缘保护稠密插值,并设计全局能量泛函优化求解稠密光流场.最后分别利用MPI-Sintel和KITTI数据库提供的测试图像集对本文方法和Classic+NL,DeepFlow, EpicFlow以及FlowNetS等变分模型、匹配策略和深度学习光流计算方法进行综合对比与分析,实验结果表明本文方法相对于其他方法具有更高的光流计算精度,尤其在非刚性大位移和运动遮挡区域具有更好的鲁棒性与可靠性. 相似文献
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针对超市等复杂应用环境下的运动目标轨迹跟踪问题,将轨迹聚类运用于目标跟踪中,提出了一种超市顾客运动跟踪方法。该方法对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法提取并跟踪得到的特征点轨迹进行预处理,滤除背景和短时特征点以分离出运动目标所在区域的关键特征点;进而采用均值漂移(meanshift)算法进行轨迹聚类,解决了单帧静态特征点聚类时的目标遮挡问题;最后采用运动跟踪匹配算法对前后帧的特征点进行最优匹配,解决了目标出入视频区域以及具有复杂路线时的稳定跟踪问题,得到顾客的完整运动轨迹。实验结果表明,该方法能够在超市入口、生鲜区以及收银台等各种典型超市区域中完成顾客轨迹的运动跟踪,并对顾客部分遮挡、复杂运动轨迹以及异步运动等多种特殊情况具有较高的鲁棒性。 相似文献
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将SAD匹配算法和IMM Kalman 滤波算法相结合,构建了一个实时追踪监控系统的雏形。该系统通过SAD匹
配算法对目标进行检测,结合IMM Kalman 滤波算法使追踪更加精确,从而优化现有的监控系统。选用MATLAB对SAD匹配
算法和IMM Kalman 滤波算法分别进行仿真,仿真结果表明SAD匹配算法与IMM Kalman 滤波算法相结合,可以实现检测和
追踪功能,具有现实意义。 相似文献
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本文基于判别尺度空间跟踪算法,将位置纠正方法和卡尔曼滤波算法应用于行人跟踪中.为解决行人因形变和环境变化导致的跟踪不准确的问题,本文充分利用fhog特征在行人跟踪上的优势,以判别尺度空间算法中的位置滤波器所计算的位置为中心,再次提取行人的fhog特征并将其与位置滤波器模板做相关运算,以此纠正行人位置.其次,利用卡尔曼滤波算法对纠正后的行人位置进行预测和再次纠正,最终在双重纠正的位置上训练新的位置滤波器模板.本文选取OTB-100中的行人数据集对该方法进行性能测试,实验结果表明,在原算法位置上,再次提取fhog特征进行相关运算能够纠正行人的位置,同时卡尔曼滤波对纠正位置进行预测和再次纠正,可使行人的定位精度再次提升. 相似文献
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视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。 相似文献
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针对传统ORB特征点匹配准确率低和在光流算法中跟踪特性差的问题,提出了一种基于改进ORB特征点的LK光流算法。首先结合FAST特征点和rBRIEF特征描述符计算出ORB特征点;然后结合SURF算法在特征提取步骤中构建的Hessian矩阵对ORB特征点进行再提取;最后对改进ORB特征点进行特征匹配测试和LK光流跟踪测试。实验结果表明,相较于传统ORB特征点,改进ORB特征点的特征匹配准确率平均提升20.96%,LK光流跟踪成功率平均提升19.73%。本文提出的改进ORB特征点不仅拥有更好的特征匹配效果,同时具有更好的跟踪特性。 相似文献
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目的 提出一种定位图像匹配尺度及区域的有效算法,通过实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中的特征点匹配,实现摄像机对模板图像的实时跟踪,解决3维跟踪算法中匹配精度与效率问题。方法 在预处理阶段,算法对模板图像建立多尺度表示,各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)方法提取特征点并生成描述子,由此构建图像特征点的分级分区管理模式。在实时跟踪阶段,对于当前摄像机获得的图像,首先定位该图像所对应的尺度范围,在相应尺度范围内确定与当前图像重叠度大的图像区域,然后将当前图像与模板图像对应的尺度与区域中的特征点集进行匹配,最后根据匹配点对计算摄像机的位姿。结果 利用公开图像数据库(stanford mobile visual search dataset)中不同分辨率的模板图像及更多图像进行实验,结果表明,本文算法性能稳定,配准误差在1个像素左右;系统运行帧率总体稳定在2030 帧/s。结论 与多种经典算法对比,新方法能够更好地定位图像匹配尺度与区域,采用这种局部特征点匹配的方法在配准精度与计算效率方面比现有方法有明显提升,并且当模板图像分辨率较高时性能更好,特别适合移动增强现实应用。 相似文献
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针对传统ORB 算法阈值选取固定,存在误提取、误匹配,无法满足不同图像特征
点的准确提取和匹配的问题,提出了一种改进的ORB 特征点提取与匹配方法。首先设定局部
自适应阈值;然后通过像素分类,设计自适应阈值选取准则,达到ORB 特征点的精准提取;
最后在改进ORB 特征点基础上通过PROSAC 算法完成对特征点的匹配。实验结果表明,改进
后的方法对亮度变化具有较强的适应能力,计算速度和提取精度得到了提升。匹配总时间降低,
误匹配点对数量较少,正确匹配率较高,具有良好的准确性和实时性。利用匹配阶段得到的特
征点进行跟踪时得到的RMSE 误差较小,表明匹配精度得到了较大提升。和其他方法相比,具
有更好的环境适应能力和应用价值。 相似文献
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公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高公共区域监控视频的目标定位检测能力,需要进行目标特征跟踪定位算法设计,提出一种基于图像超分辨率重建的公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法。构建公共区域监控视频的三维图像重建模型,采用边缘层的高分辨融合方法进行公共区域监控视频图像数据的三维结构重组,提取公共区域监控视频的关键特征点,用图像退化模型进行公共区域监控视频数据目标特征检测,结合线性滤波模型使得监测输出图像满足最优匹配特征解,提高对公共区域监控视频数据目标特征跟踪能力。引入引导滤波方法进行公共区域监控视频数据的图像超分辨重建,实现对目标特征准确跟踪定位。仿真结果表明,采用该方法进行公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位的准确性较高,图像重建能力较强,归一化均方根误差较小。 相似文献
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针对目标物位姿在线估计中的特征点动态匹配问题,以木块作为实验对象,提出了一种光流引导的目标物角点动态匹配方法。使用Yolov2-tiny进行目标物识别,完成目标物定位与分类。在提取区域内完成Shi-Tomasi角点检测,采用LK(Lucas-Kanade)光流对角点跟踪的方法实现角点在相邻两帧图像中的初始匹配,针对光流跟踪中特征点的偏移问题,对跟踪点为中心的11×11邻域进行角点再提纯。实验证明该算法能在视频序列中对目标物角点实时动态地匹配,且角点匹配结果比SIFT和Harris-SIFT方法准确度更高,实时性更好。 相似文献