基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪

针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点.首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次,Mean Shift算法在这点的邻城内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器.实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果.     

基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法

为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置.同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为此提出采用两次Bhattacharyya系数大小判断的方法.实验证明,提出的算法能够有效的跟踪运动目标,对于快速运动目标、大比例遮挡的目标以及运动状态突变的目标都有很好的跟踪效果,具有很好的鲁棒性.     

基于Kalman滤波和Meanshift算法的目标跟踪

如何实现移动目标被其他物体遮挡后,预测其所处位置,并能够实现遮挡结束后恢复目标的跟踪是视频目标检测与跟踪研究方面的一个热点问题。文章将Kalman滤波器对目标位置估计能力与Meanshift跟踪算法相互结合实现视频序列中移动目标检测与跟踪。利用遮挡因子对目标进行遮挡判断,如果没有发生遮挡则使用Meanshift算法进行直接目标跟踪,一旦检测出遮挡则利用Kalman的预测值进行目标新位置的确定,最终实现对运动目标进行跟踪,并通过MATLAB编写程序实现对运动目标的检测与跟踪。     

一种解决遮挡问题的跟踪方法

针对图像跟踪领域中因遮挡产生的漂移问题,提出一种基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法。本文方法通过改进目标模型来优化Bhattacharyya系数值,增大目标正常跟踪状态下和遮挡状态下Bhattacharyya系数的差值,提高遮挡判定的有效性,进而提高遮挡时的跟踪性能。通过实验证明,基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法可有效解决遮挡跟踪问题。     

改进的Camshift与Kalman融合的目标跟踪算法

Camshift算法主要利用物体的颜色信息进行跟踪,在复杂背景条件下容易造成目标的跟丢,且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失效。本文提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先将目标图像的HSV模型的三个分量进行加权建立一种新的目标颜色模型,然后由对整帧图像计算反向投影改为比搜索窗口稍大的区域计算反向投影,减少了相似背景的干扰。同时为了解决遮挡问题,结合了Kalman滤波器,有效地预测了目标的位置。实验表明,本算法能够避免背景颜色干扰和解决遮挡问题,实现了对运动目标准确跟踪。     

结合帧差法与Mean Shift的抗遮挡跟踪算法

针对目标严重遮挡后,运动状态发生改变时,传统的基于运动预测的算法无法有效跟踪的问题,提出一种基于帧差法的改进算法。引入巴氏系数(Bhattacharyya)作为目标是否发生遮挡的判据;当发生遮挡时,帧差法检测目标,再次检测到目标时将此位置作为Mean Shift迭代的起始位置;最后正常跟踪时采用卡尔曼滤波预测目标位置,减少迭代次数。实验结果表明,当目标在严重遮挡后,运动状态改变时,基于运动预测的算法将无法跟踪目标,改进算法能够重新跟踪目标。     

结合Kalman滤波器的Mean-shift跟踪算法

本文首先简单分析了Mean-shift算法的基本原理及Mean-shift向量推导过程,接着通过多组实验的结果,分析和验证了算法的优劣。然后,针对Mean-shift算法本身所存在的缺陷,引入Kalman滤波器,利用Kalman滤波器来预测每帧Mean-shift算法的初始搜索位置,然后再运行Mean-shift算法获得目标位置,同时在跟踪过程中利用预测出的目标速度矢量更新Kalman滤波器参数,实现了基于卡尔曼滤波框架的Mean-shift算法,实验验证了本算法可以实现对快速运动目标的跟踪,并且对较大比例的目标遮挡也具有很好的鲁棒性。     

基于卡尔曼和图像信息量的Mean Shift改进跟踪算法

Mean Shift算法在目标实时跟踪领域取得了广泛的应用,但是对于速度过快或尺度变化大的目标跟踪存在较大的缺陷.提出了一种基于Mean Shift和Kalman预测带宽的自适应跟踪算法.该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的中心位置作为Mean Shift迭代初始位置;同时引入图像信息量度量方法以适应目标的尺度变化.实验结果表明,改进的跟踪算法能很好地跟踪尺度变化的目标,跟踪效果很好.     

基于Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪研究

传统Mean Shift算法在运动目标运动速度过快以及被遮挡的情况下,算法的跟踪效果较差。因此,提出基于改进Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪方法,分析Mean Shift算法进行网球运动视频目标跟踪的过程以及存在的弊端。采用最小二乘法对Mean Shift算法进行改进,利用最小二乘法预测网球运动视频目标位置,在该位置上实施迭代跟踪,再用Mean Shift算法得到目标最终跟踪位置,解决目标运动速度过快以及遮挡问题的干扰,减小各帧检索时矢量同收敛点的距离,提高跟踪效率。实验结果说明,所提方法具有较高的跟踪效果和跟踪效率。     

基于改进Mean Shift算法的细胞追踪方法研究

针对经典Mean Shift算法不能有效追踪快速移动细胞的缺陷,提出了利用Mean Shift和卡尔曼滤波器相结合的方法快速移动细胞进行追踪。算法以卡尔曼滤波器预测出细胞的位置作为Mean Shift算法的初始位置,然后再利用Mean Shift算法追踪得到的细胞位置作为下一帧的卡尔曼滤波器的输入参数。实验结果表明,对于细胞图像的追踪,该方法较经典Mean Shift算法有着更高的准确率。     

基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法

该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift跟踪算法,提出了基于多特征的Mean Shift人脸跟踪算法以解决Mean shift跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP关键纹理模型,既增强了目标的关键纹理信息,又简化了LTP纹理模型。在此基础上,提出一种基于LTP关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift人脸跟踪算法,有效地解决了Mean Shift算法的鲁棒性问题。为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能,该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明,该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift算法均有明显的提高。     

智能工厂下的AGV多目标跟踪

针对物流仓库下AGV跟踪过程中出现的同类物体辨别、遮挡、丢失问题,文中提出一种融合了背景建模的Camshift算法和卡尔曼滤波组合的多目标跟踪方法来解决以上问题。由于物流AGV具有同一颜色,借助Camshift基于颜色跟踪的特性,可实现对特定物流小车的跟踪。借助Kalman滤波加入运动信息,利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响解决同种颜色下AGV的识别、遮挡以及丢失等问题。实验表明,提出的算法能区别出同类的AGV小车,并可实现实时追踪。     

一种嵌入式实时跟踪系统的设计与实现

设计了一种视频跟踪器,它以高性能DSP芯片TMs320Vc5416作为中央处理器,结合现场可编程门阵列(FPGA)构成外围电路逻辑控制,搭建了硬件跟踪平台,并在此系统中实现了用Kalman滤波估计目标位置和Mean Shift算法跟踪的目标位置自适应加权求和,作为目标最终跟踪结果的跟踪算法,有效减少了相同颜色背景的干扰.实验结果表明,本系统具有良好的跟踪性能,满足实时性要求.     

一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法

该文提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法,通过迭代来搜索目标,从而实现对运动目标的跟踪。而粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法。该文首先对图像的直方图进行改进,提出了一种基于统计直方图分布的目标模型,然后通过这个模型将这两种方法有效地结合起来。根据跟踪的过程,自适应地调整参数,能够较好地处理图像序列中由于光线变化或遮挡所带来的影响。实验证明,该文所提出的方法与均值漂移方法相比,即使在复杂的情形下,也能够准确地对目标进行跟踪。     

A novel fast moving object contour tracking algorithm

If a somewhat fast moving object exists in a complicated tracking environment, snake’s nodes may fall into the inaccurate local minima. We propose a mean shift snake algorithm to solve this problem. However, if the object goes beyond the limits of mean shift snake module operation in suc- cessive sequences, mean shift snake’s nodes may also fall into the local minima in their moving to the new object position. This paper presents a motion compensation strategy by using particle filter; therefore a new Parti...     

一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法

为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性.     

一种鲁棒的多目标自动跟踪算法

针对复杂的自然环境,提出了一种能自动初始化目标模型,并能处理目标遮掩问题的多目标实时跟踪算法。该算法在精度和效率方面改进了Mean Shift算法,并结合扩展卡尔曼滤波器对目标进行运动建模,实现了对多目标的实时稳健跟踪。此外,为了自动初始化待跟踪目标模型,提出了一种三层目标链交互结构。该结构能够有效的去除由摄像机抖动以及背景噪声产生的伪目标。在复杂的自然环境下对算法进行了大量的多目标跟踪实验,验证了算法的实时有效性。