密集杂波环境下确定性退火DA-HPMHT跟踪算法

在对Homothetic概率多假设跟踪(probabilistic multiple hypothesis tracking,PMHT)和确定性退火(deterministic annealing,DA)技术深入研究的基础上,结合扩展卡尔曼算法,提出了DA-HPMHT算法。针对密集杂波环境对多目标跟踪性能的影响,给出了DA-HPMHT算法在匀速直线交叉运动目标,机动转弯目标和匀速直线邻近目标的仿真实验,并同HPMHT算法进行了仿真比较。仿真结果表明,在初始值与真实值相差较大的情况下,HPMHT算法跟踪性能下降,而DA-HPMHT算法仍能保持较好的跟踪精度,并且满足实时性要求,证明DA-HPMHT算法对密集杂波环境下多机动目标跟踪的有效性。     

基于卡尔曼滤波的人脸跟踪算法

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能自动跟踪人脸和容易受到肤色相近遮挡等问题,采用Ad-aboost算法实现了人脸的自动检测,同时对于跟踪丢失等情形,通过卡尔曼预测对跟踪偏差进行实时改进。实验表明跟踪的准确性有较大提高,具有较好的实时性;在相近肤色遮挡时仍能实现正确跟踪,并对侧脸也有较好的效果;算法具有较好的鲁棒性。     

基于混合高斯模型优化的运动人体跟踪方法

复杂背景下运动人体目标的自动检测与跟踪效果常易受环境光线变化的干扰.面向变光线环境下运动人体检测与跟踪,提出一种基于混合高斯模型优化的Camshift检测跟踪算法,首先采用混合高斯模型进行前景建模,将外界扰动作为背景信息进行处理;然后进行色彩空间转换并计算反向投影值,进一步利用Meanshift迭代定位运动目标;最后,通过更新混合高斯模型及后续帧的处理保持人体目标的有效检测及跟踪.实验结果表明,该方法相较于传统的光流方法及Camshift算法,可更好地适应环境光线变化及枝叶晃动影响,较好地获取运动目标前景信息,提高运动人体目标的检测及跟踪精度.     

一种改进的CAMSHIFT手势跟踪算法

在基于视觉的手势分析中 ,手势跟踪是一个关键环节 .从实时性的角度考虑 ,提出了一种改进的CAMSHIFT(ContinuouslyAdaptiveMeanShift)算法 ,实现了对动态手势的实时跟踪 .实验表明 ,该算法快速准确可靠 ,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰及手势被遮挡等问题 ,对复杂场景的检测与跟踪也取得了较好的效果 .同时 ,该算法还适用于其它具有特定颜色目标的跟踪 .     

一种改进的CAMSHIFT手势跟踪算法

在基于视觉的手势分析中，手势跟踪是一个关键环节、从实时性的角度考虑，提出了一种改进的CAMSHIFF(Continuously Adaptive Mean Shift)算法，实现了对动态手势的实时跟踪．实验表明，该算法快速准确可靠，并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰及手势被遮挡等问题，对复杂场景的检测与跟踪也取得了较好的效果．同时，该算法还适用于其它具有特定颜色目标的跟踪．     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

非线性量测下的机动多目标跟踪

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明：在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。     

融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法。使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型。在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计。在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性。在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率。与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果。     

杂波环境下雷达组网的多目标聚类融合跟踪

多传感器多目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,数据关联是其中的关键技术之一.对于杂波环境下的组网雷达多目标跟踪,讨论了粗、精关联相结合的数据关联方法.先用基于跟踪门限算法进行粗关联,排除部分杂波,再用模糊C-均值算法模糊聚类来实现关联.通过把多传感器跟踪问题转化为多个单传感器跟踪问题,更有效地实现关联,最后融合量测,滤波后得到目标的状态估计.用该算法对目标进行蒙特卡罗仿真,其比改进前的模糊C-均值关联算法和最近邻域算法在杂波环境下更能有效实现数据关联.     

一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法

针对Camshift算法无法处理相似背景颜色干扰、背景复杂和传统粒子滤波人脸跟踪算法中的粒子退化、计算量大等问题,提出了一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法.在粒子滤波框架下,将Camshift算法中的聚类方法引入人脸状态估计中,使每个粒子沿着梯度最大方向迭代至局部密度最大值区域,让所有粒子移动到与人脸颜色相似的区域.实验结果表明:该算法用较少的粒子实现了人脸曲线无规则运动的跟踪,在光照和遮挡问题上有较好的鲁棒性.该算法性能明显优于传统的粒子滤波人脸跟踪算法,用于实现人脸跟踪具有很好的实时性、鲁棒性和有效性.     

基于改进码本模型的视频运动目标检测算法

针对经典码本模型对动态背景适应能力不足及更新算法效率不高的问题,提出了一种用快速冒泡排序和短时滑动窗口改进的码本模型。为了优化码本结构,提高活动码字首次匹配成功概率,设计了一种快速冒泡排序算法对模型码本中码字位置进行快速排序;为了实现像素的均值及偏差的快速跟踪,设计了一种短时滑动窗口算法对像素变化信息进行存储,解决了动态背景的模型自适应问题。实验表明,改进后的算法能够有效适应复杂环境下的背景变化,且具有良好的检测精度和实时性能。     

SA-Siam++:基于双分支孪生网络的目标跟踪算法

为了解决SiamFC在目标快速移动、背景与前景相似、光照强烈等复杂场景下鲁棒性低的问题,提出了一种新的基于语义和外观双分支孪生网络的跟踪方法SA-Siam++,包括通过沙漏-通道注意力机制提取语义信息的语义分支和通过SiamFC提取外观信息的外观分支.此外,将AlexNet网络更换为经过改进的VGG-16网络能显著增加特征提取能力.在OTB-2013、OTB-2015、UAV123和VOT2018等目标跟踪标准数据集上进行了实验.实验结果表明,所提算法获得的测试结果相比现有主流算法有较大提高,平均帧率为49帧/s,满足实时性要求.     

一种基于码本背景模型的运动目标检测方法

针对减背景算法中复杂背景下背景帧的提取问题,给出了一种码本背景提取方法。利用视频图像序列中的颜色和亮度信息,为每一个像素点创建一个码本,且码本随着其中码字的更新而更新,所有像素点的码本构成一个完整的背景。用当前视频帧和码本进行比较得到前景运动目标。结果表明：算法运算量小,适合做实时处理。     

密集杂波下的高斯混合信度传播多目标跟踪

为了提升密集杂波干扰下信度传播多目标跟踪算法的性能,提出基于幅度杂波抑制的高斯混合信度传播多目标跟踪算法.首先基于经典瑞利分布幅度模型,采用极大似然法估计目标初始信噪比,结合先验信息为目标信噪比构造截断正态分布模型,再对其进行边缘化;然后结合幅度信息,在信度传播前计算各量测信息的幅度似然比,并引入量测信息函数中,提高目标与量测的关联正确率;最后设置量测信息录取率,得到幅度似然比下限,对所有传感器的量测信息进行筛选,高效完成目标起始过程.研究表明:在不同信噪比和杂波密度下,通过与GMPHD、GMBP和GMBP-AK算法的对比实验,可以明显发现所提GMBP-AC算法的计算效率较高,能够较准确快速地响应各时间段内目标数目的变化情况,同时大幅度减小OSPA误差.进一步证明在密集杂波干扰环境下,该算法具备较强的杂波抑制效果,且能够较好地改善目标数目估计性能和多目标跟踪精度.     

基于通道可靠性和异常抑制的目标跟踪算法

针对时空正则目标跟踪算法无法有效利用特征,为了缓解边界效应扩大搜索区域导致的滤波器倾向于从背景中学习的问题,提出基于通道可靠性和异常抑制的目标跟踪算法. 构造通道正则项,在训练阶段求解不同特征通道对应的权重,实现对不同特征通道的加权,降低通道冗余并提高定位精度.在目标函数中加入异常抑制正则项,约束当前帧的响应图,实现滤波器模型的平滑约束. 利用交替方向乘子法将求解目标问题转化为求滤波器、辅助因子以及通道权重的最优解. 将所提算法在OTB2015、TempleColor128以及UAV20L公开数据集测试并与其他跟踪算法进行对比. 实验结果表明,所提算法在快速运动、光照变化场景中的跟踪效果稳定,基本满足实时性要求.     

量测划分的PHD航迹关联算法

高性能空中机动目标跟踪是现代预警雷达的核心任务之一.为了提高概率假设密度(PHD)滤波器的多目标跟踪性能,提出了一种基于量测划分的PHD航迹关联算法.考虑到传统PHD滤波无法给出目标各自的航迹属性信息,而且当跟踪区域存在大量杂波时,滤波效率严重降低;同时,对于密集邻近多目标跟踪,传统方法还存在不同目标跟踪的量测不匹配问题.针对上述问题,提出了分类检索的椭球门限量测划分方法,并将其应用到改进的高斯项权值重新分配的PHD航迹关联算法中,首先对每一步得到的量测集合通过分类检索的椭球门限方法,划分为已存在目标、新生目标和杂波的量测子集,再分别对各类目标使用对应的量测子集进行跟踪滤波,这样去除了杂波对真实目标的无效更新计算,提高了航迹关联算法的计算效率;其次,通过引入一种新的权值分配规则,调整邻近目标的高斯成分的权值大小,大幅减小了邻近目标的状态提取误差,提高了相邻目标的跟踪估计精度.大量数值仿真表明,所提方法明显改进了滤波计算效率和邻近目标跟踪精度.     

基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法

针对相控阵雷达跟踪机动目标时当前统计模型采用固定机动频率和机动加速度上限而难以适应多种目标机动环境,提出了基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法．该算法将多个当前统计模型作为交互多模型框架下的模型组成,然后根据各模型相关过程噪声值合成计算雷达的采样间隔,实现变采样率跟踪,提高了适应目标机动的能力和跟踪精度．仿真结果表明,本文算法的跟踪性能明显优于基于Singerk模型的变采样率跟踪算法．     

多级分块的交通视频智能识别背景建模方法

为改善视频监控中的背景建模方法对于前景目标物较多或者光线变化的复杂环境效果不太理想的缺陷,提出一种多级分块背景建模方法.该方法以间隔N帧帧差法为基础,采用多级分块,并结合对称二值模式(center-symmetric local binary pattern,CSLBP)和码本(codebook,CB)等算法建立背景模型.通过模型得出背景较为清晰和完整,为下一步进行前景目标的准确识别提供良好基础.采用设计实验检验该方法的有效性,将其与局部二值模式(local binary pattern,LBP)、CSLBP、CB以及经典的混合高斯背景建模(mixture of Gaussian,MOG)等算法进行对比分析,得出采用此方法提取的前景目标物更加完整,边界更加清晰,且无明显分块图形出现.采用评分的方法对几种方法进行综合评分,该方法评分较高.在对前景目标物的提取方法中,该方法效果较好.     

基于MC9S12XS128单片机的智能车控制系统的设计

为实现车辆的智能行驶,以电动小车为研究对象,设计了一种以MC9S12XS128单片机为控制核心,由电源模块、电机驱动模块、图像采集模块、舵机驱动模块等组成的硬件电路,以HQ7620摄像头采集道路信息的智能车控制系统.针对外界环境的干扰,提出了一种二值化与中值滤波相结合的滤波除噪的方法,结合边缘检测法提取有效的黑线,使小车能够沿着赛道精准快速前行.采用经典的PID控制算法对电机速度和舵机转向进行控制,通过MATLAB对PID控制参数进行整定,极大地提高了系统的实时性和稳定性.经试验验证:该系统可使小车达到1.5 m/s的稳定循迹速度,达到了自动控制的目的.     

多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法

传统雷达目标跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题时,容易产生虚假航迹,甚至出现误跟、失跟的现象。该文针对此问题提出一种多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法。首先引入多普勒信息带来的观测方程非线性,以及速度观测与距离观测之间的相关性问题,基于IPDA-UKF算法框架,综合利用目标的位置和速度信息构建多维关联波门,利用多维信息进行有效量测的筛选,从而将一个多目标数据关联的问题转化为多个单目标数据关联的问题,然后采用IPDA-UKF分别估计各个目标的存在概率和运动状态。仿真结果表明:相比其他算法,该算法充分利用距离和速度之间的相关性,不仅降低了杂波环境下多目标数据关联的复杂度,提高了数据关联的效率,而且目标跟踪精度也得到了明显提升。