一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

一种背景自适应的运动目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足,融合边缘检测、帧间差分,提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息,采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域,对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明,算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性,能够有效地检测运动目标。     

人体运动目标检测与跟踪系统设计及算法仿真实现

在人体运动目标检测部分,根据室内监控的特点,提出了先采用统计平均法获取室内背景,然后选用背景减除法对运动目标进行检测,接着利用改进的区域增长法对属于同一目标的像素区域进行合并,判断并提取人体目标。在人体跟踪部分,使用卡尔曼滤波器预测目标参数,再根据预测参数跟踪人体目标,得到行人的运动轨迹。利用Matlab/Simulink对整个系统进行建模仿真,并不断修正算法的参数。通过室内实际采集的几个视频序列进行试验,该算法能够正确地检测并且跟踪运动的人体。     

一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究

运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图像编码研究的主要内容之一,有着广泛的应用领域。而基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一。本文提出了基于帧间差阈值法和光流场相结合的快速运动目标检测与跟踪算法,计算结果表明该算法简单实用、运算速度快,克服了单纯光流场方法的不足。     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法.在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标.当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标.其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38.6%.另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测.实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37.6帧,达到实时处理要求.     

一种新型机动目标跟踪算法——VDQ算法

目的 研究机动目标跟踪算法。方法 利用广义似然比技术对机动目标进行检测,既确保检测的可靠性,又满足系统实时性的要求。采用变维和估计系统状态相结合的方法,对机动目标进行跟踪,当目标机动较弱时,对系统状态用噪声方差进行估计,避免由于变维法带来的暂态误差。当目标机动较强时,则采用变维法。结果与结论 计算机仿真结果表明,这种新型机动目标跟踪算法具有良好的跟踪性能。     

一种新的粒子滤波目标跟踪算法

为了进一步提高目标跟踪的性能,采用一种新的建议分布构造方法,即利用状态分割技术和平行扩展卡尔曼滤波技术构造建议分布.依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性.同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型自适应地融合,并结合了一种新的模型更新方法.实验结果证明,该跟踪算法具有较强的适应性和有效性.     

一种强机动目标自适应跟踪算法

针对强机动目标跟踪精度不高的问题,提出了一种强机动目标自适应跟踪算法(HMIMM-CV/CAT)。首先通过机动检测区别目标的机动性能,分别应用Kalman滤波和交互多模算法对目标进行跟踪。其次对机动段交互多模算法,给出一组转弯模型离散模型集,在目标机动时通过角速度估计在离散模型集中遴选出一个最匹配的模型参加交互计算,使模型更加逼近目标真实运动模式,且不增加参与交互运算模型数量。蒙特卡罗仿真结果表明,该算法与几种类似算法相比,更加适用于强机动目标。     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点.给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性.对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像.通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪.在VC ++ 6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法.实验结果表明,该方法可行.     

基于边缘特征的运动目标提取与跟踪

运用聚类准则，提出了一种获取二值边缘图的自动门限法，研究了序列图像中目标跟踪窗的自适应调整，并在此基础上进行了复杂背景中运动目标匹配跟踪试验。试验结果表明，本方法提高了复杂背景中运动目标跟踪的能力，可作为常规跟踪方法的补充，以达到稳定跟踪。     

基于模板更新的深层孪生网络跟踪算法

针对跟踪过程中因尺度变化、遮挡及运动模糊等造成的目标定位不准确问题,在SiamFC(fully-convolutional siamese network)的跟踪框架基础上提出了一种具有高置信度模板更新机制的深层孪生网络目标跟踪算法.首先,主干网络采用ResNet-50残差网络进行特征提取,并融合多层特征图进行目标预测;其次,为避免模板频繁更新带来的模板漂移问题,构建了高置信度的模板更新模块.在OTB100数据集上的实验结果表明,相比基准算法,文中算法的跟踪成功率和精确度分别提高了3.4%和2.6%;在多种挑战因素下的对比实验表明,文中算法可以较好地抵抗目标遮挡、尺度变化、运动模糊等多种复杂因素带来的影响,有很好的鲁棒性.     

视频序列中动目标快速跟踪新算法的研究

准确性和实时性是视频序列图像中运动目标跟踪算法研究的重要内容。为了克服传统的模板匹配跟踪算法运算量大、跟踪速度慢的缺点,提出了一种基于多分辨率的Kalman滤波快速跟踪算法。首先利用Kalman滤波的预测功能,预先估计出目标中心点坐标,然后在该坐标为中心的区域内进行多分辨率相关匹配,最终找到最佳匹配位置。该算法具有运算量小、跟踪速度快的优点。同时还采用了自适应更新记忆滤波算法解决发散问题,提高了跟踪精度。     

改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法

为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns, LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。     

基于TMS320DM6437的运动目标实时检测与跟踪

文章提出了一种基于TMS320DM6437图像处理平台上的运动目标检测与跟踪算法.为能从运动的背景中检测其中的运动目标并跟踪,该文给出一种基于块匹配的背景更新与帧差法相结合的算法,并在此基础上引入Canny算法中的边界连通思想;在图像分割中引用最大类间方差法进行自适应阈值的二值化,用4邻域交叉搜索法取代8邻域搜索法,采...     

基于人类行为下的多目标跟踪视觉时序注意控制算法研究(英文)

由于移动式机器人所携带的传感器资源有限,能够在时间维度上共享传感器资源,实现多目标跟踪,是智能化机器人重要的研究领域之一.本文提出了一个基于人类行为模型的时序注意控制算法,能够实现使用单个2自由度摄像头实时监控多个自由移动的目标物体.该算法基于以下三个控制原则:①最小化监控目标位置预测的不确定性以及各个目标物预测效果的差异;②最小化多目标跟踪过程中摄像头切换视角所需的能量消耗;③最大化能够呈现在摄像头视觉范围内的目标物体的个数.算法根据当前检测到目标信息,通过卡尔曼滤波,预测目标物的运动规律,选择下一时刻摄像头的最佳注意视角.该算法通过matlab仿真以及在移动式机器人实体上进行了实验验证,结果显示,该算法能够在时间顺序有效的共享单个摄像头资源,检测摄像头视角范围内的目标的位置,并根据上一个时间点的检测信息预测视角范围外的目标,实现跟踪多个目标物体,降低预测及跟踪的误差,并优化跟踪过程中切换摄像头视角的能量损耗.     

机动目标跟踪中的序贯滤波

多个测量站（多雷达或多传感器）工作时，在时间上是不同步的．在融合之前必须将这些观测数据进行同步．在某雷达单独观测时，采用通常的卡尔曼滤波方法；在多雷达重叠观测区，采用序贯滤波方法，不管是哪个传感器观测，按时间顺序，先到的量测点先进行滤波，这样就省去了时间同步这一步处理，又增强了航迹的连续性．计算机仿真证明了该方法的有效性．     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

基于特征组合的视觉目标跟踪

针对大多目标跟踪算法仅关注目标特征的问题,提出同时采用目标特征及背景特征对目标进行跟踪.针对场景中灰度和梯度特征在跟踪过程中其分类性能动态变化,首先计算各特征似然度,然后根据各特征分类性能计算特征权重,求取加权似然图.根据该似然图,结合粒子滤波算法,进而确定待跟踪目标位置与尺寸.仿真结果表明,该方法对环境光照变化、目标尺寸变化、局部遮挡等均具有一定的鲁棒性.     

基于航迹误差预测模型的船舶自适应控制

为提高船舶控制精度,根据船舶航迹、航向、航速、舵角特性和历史数据,采用卡尔曼滤波进行误差预测估计,利用反传多层感知器自适应网络建立船舶航迹误差预测模型,并采用舵角、航向、航迹三层串级回路系统结构,完成自动舵控制功能.在风浪干扰、改变船舶模型的回转性指数、追随性指数、延迟因子和积分因子情况下,该系统以较少的舵角动作迅速收敛,减小了航迹的波动幅度和次数,使船舶航迹与预定航线更加拟合.仿真结果表明,在模型失配情况下,该系统仍可保持稳定的输出和光滑的控制作用,具有较好的鲁棒稳定性和良好的动态调节品质.     

一种改进的基于光流的运动目标检测方法

针对传统的基于梯度的光流方法一般不能检测出帧间位移小于1个像素的运动目标,提出一种改进的基于梯度的光流计算方法．该方法使用了一种新的3D-Sobel算子计算像素的时空梯度,并增加置信判断算子来确定每个像素对应的光流场,改进的梯度计算过程需要5帧图像．实验结果表明：在静止背景的图像序列中,该方法比传统方法能更好地检测出以不同速度运动的目标．