基于尺度不变特征的光流法目标跟踪技术研究

针对目标跟踪问题中目标和场景动态变化的问题,提出了一种结合尺度不变特征变换（SIFT）和光流估计算法并改进模板更新策略的目标跟踪算法。SIFT特征是一种局部特征,具有尺度和旋转不变性。光流场反映的是一种全局特征,表示像素点强度的变化。SIFT特征点可以很好地满足光流估计的条件。实验结果表明这种改进后的目标跟踪算法能应用于部分遮挡的情况,并且相对于传统光流法具有更高的精确度。     

动态背景下的稀疏光流目标提取与跟踪

目的 针对背景和摄像机同时运动情况下的运动目标提取与跟踪,提出一种基于稀疏光流的目标提取与跟踪新方法。方法 首先,利用金字塔LK光流法生成光流图像匹配相邻两幅图像的特征点,依据光流图像中的位移、方向等光流信息初步划分背景和前景目标的特征点;然后利用中心迭代法去除不属于目标运动区域的噪声特征点;最后,通过前N帧图像目标特征点的最大交集得到属于目标的稳定特征点并在后续帧中进行跟踪。对于后续跟踪图像中存在的遮挡问题,引入了一个基于特征点的遮挡系数,运用Kalman预估算法得到目标位置的预测,并且在目标重新出现时能够迅速定位目标。结果 与已有的光流匹配算法相比,本文算法的目标特征点误检率降低了10%左右,成功跟踪率达到97%;引入预估器使得本文算法对有遮挡运动目标也能够实现准确跟踪和定位。结论 本文算法对复杂动态背景下无遮挡和有遮挡的持续运动目标跟踪均具有准确识别定位性能,满足实时要求,适用于缓慢或者快速移动的运动场景目标提取和目标跟踪。     

多分辨率LK光流联合SURF的跟踪方法

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。     

基于背景配准的矿井危险区域视频目标检测算法

针对矿井危险区域视频监控视场背景复杂,难以实现视频目标精确提取的问题,提出了一种基于背景配准的视频目标检测算法。该算法实现步骤:提取SIFT特征点,计算特征点区域H-S光流矢量;通过区域运动特性分析提取出背景运动区域,对背景运动区域特征点做帧间匹配;计算仿射参数,配准差分后提取出精确的目标区域。实验结果表明,该算法能够去除前景目标特征点对背景配准的影响,可获得较为精确的目标区域。     

多特征提取的双目机器人目标跟踪

为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法。在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamShift算法、基于Hu矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩特征以实现目标跟踪。实验分析表明,所提出方法能够避免启动时手动框选目标,可以实现遮挡和背景与目标相似度高等复杂环境下的目标跟踪。     

光流引导下机器人抓取目标物角点动态匹配

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。     

一种针对大尺度运动的快速光流算法

传统的光流法必须满足一致连贯性假设,不适用于大幅度运动目标的跟踪。为克服复杂场景下,大尺度运动中目标位移量超出特征跟踪窗口带来的光流计算问题,提出了一种针对大尺度运动的快速光流计算方法。引入图像金字塔模型,利用基于多尺度分层的金字塔结构和光流映射变换,实现小窗口捕获大运动。同时,采用非极大值抑制方法保留图像自相关矩阵的大特征值,得到的强角点作为特征点,降低了光流计算的时间开销。实验结果表明,提出的方法在复杂场景和运动条件下,可准确快速地计算出表征目标运动方向和速率的光流矢量,具有较高的鲁棒性和实时性。     

基于椭圆变形模板的头部跟踪算法

给出一种新的头部跟踪算法,算法综合运用可变形模板、光流及扩展Kalman滤波技术,有效融合了图像中目标的形状、运动及彩色特征,从而获得快速,鲁棒的头部跟踪结果.算法使用椭圆作为目标的形状模板以捕获目标边缘,基于彩色YCrCb信息以实现光流估计,由于采用模型约束的特征光流估计技术,故无需引入任何附加的平滑性约束,借助扩展Kalman(EKF)滤波器以整合目标的形状与运动信息.最后利用光流测量方程给出的误差测度及EKF给出的估计方差完成对虚假边缘点的判断与舍弃,进而保证对图像噪声、遮挡及伪边缘点具有良好的识别与处理能力.实例结果表明了该算法的有效性.     

基于改进ORB特征点的LK光流算法

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。     

基于分层光流的煤矿井下运动目标跟踪算法

针对煤矿井下视频序列高噪声、运动目标繁多、目标交错等特点,提出了一种基于分层光流法的矿井运动目标跟踪算法。首先对相邻两帧视频序列采用帧差法确定多个初始目标跟踪模版;然后采用SUSAN角点检测提取模版内的特征点;最后运用改进的分层光流法进行目标检测和跟踪,并在跟踪过程中对模版进行更新。该算法实现了煤矿井下多目标运动物体的稳定跟踪,并能解决目标部分遮挡问题。实验和仿真结果证实了该算法的有效性。     

结合尺度不变特征变换和Kalman滤波的Mean Shift视频运动目标跟踪

为解决目标跟踪中运动目标存在较大尺度变化、旋转、快速运动或遮挡时跟踪效果欠佳的问题,提出了一种将尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配和Kalman滤波与Mean Shift结合的运动目标跟踪方法。首先,利用Kalman滤波估计目标运动状态,将其估计值作为Mean Shift跟踪的初始位置;然后,当候选目标模型和初始目标模型的相似性测度系数小于某一阈值时,启用SIFT特征匹配寻找目标可能位置,并在该位置处建立新的候选目标模型,同时进行相似性测度;最后,比较两者所得匹配系数,取其中较大者对应的位置作为目标的最终位置。实验结果表明,该算法的跟踪平均误差较单独将Kalman滤波或SIFT特征与Mean Shift结合的跟踪算法减小了约20%。     

一种运动目标多特征点的鲁棒跟踪方法研究

提出了一种基于特征光流分割和卡尔曼滤波估计的鲁棒性的运动目标跟踪方法。该方法具有很多特点：首先在特征光流的计算中采用由粗到细的层级匹配算法，因而能够计算大的运动速度和具有更好的匹配精度；其次采用了有效的遮挡判决算法，该算法综合利用了先验的信息，对噪声的干扰不敏感；最后建立了线性卡尔曼滤波模型，当特征点被遮挡或丢失时，能够预测它们的位置，这使得跟踪更具有主动性。实验表明，该方法具有高精度、快速跟踪和很好的鲁棒性。     

基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,将角点检测结果融入到LK光流法中,并对检测到的角点进行运动光流特征提取,最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪,采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明,本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪,具有较好的识别效果,且检测效率得到提高。      

OPTICS聚类与目标区域概率模型的多运动目标跟踪

目的 针对多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题,本文提出了一种基于OPTICS聚类与目标区域概率模型的方法。方法 首先引入了Harris-Sift特征点检测,完成相邻帧特征点匹配,提高了特征点跟踪精度和鲁棒性;再根据各运动目标与背景运动向量不同这一点,引入了改进后的OPTICS加注算法,在构建的光流图上聚类,从而准确的分离出背景,得到各运动目标的估计区域;对每个运动目标建立一个独立的目标区域概率模型(OPM),随着检测帧数的迭代更新,以得到运动目标的准确区域。结果 多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题通过本文方法得到了很好地解决,Harris-Sift特征点提取、匹配时间仅为Sift特征的17%。在室外复杂环境下,本文方法的平均准确率比传统背景补偿方法高出14%,本文方法能从移动背景中准确分离出运动目标。结论 实验结果表明,该算法能满足实时要求,能够准确分离出运动目标区域和背景区域,且对相机运动、旋转,场景亮度变化等影响因素具有较强的鲁棒性。     

基于轮廓特征及扩展Kalman滤波的车辆跟踪方法研究

在车辆实时跟踪中,基于Kalman滤波的方法是常用的有效方法,但因车辆检测时常将靠近的物体检测成一个目标引起误检现象,这会使在目标匹配时产生错误。为此,首先考察运动区域的长宽比和占空比,进行误检判断;然后提出了一种基于轮廓特征拐点的车辆分割方法;最后引入基于扩展Kalman滤波的跟踪模型。实验结果表明,采用的误检判断准则对多车辆的检测区域有较高的识别率,提出的基于轮廓特征拐点的车辆分割方法可实现重叠遮挡车辆的准确完整分割,用基于扩展Kalman滤波的跟踪模型实现了车辆的实时跟踪。     

基于显微视觉的微小型零件跟踪系统

微装配过程中的运动目标跟踪是一个新兴的研究方向。构建了一个由CCD相机、显微镜头、电控云台和图像处理模块组建的、针对微小型零件的显微视觉跟踪系统。为克服显微视场范围小的局限性,提出一种基于SIFT特征点的模板匹配和Kalman预测相结合的跟踪算法,通过Kalman预测实现在局部范围内的模板匹配,利用SIFT特征对模板匹配的结果进行校正和更新。实验结果表明：提出的跟踪算法能得到稳定的目标局部特征,并准确地跟踪到目标,对亮度变化、成像模糊等影响因素有较强的适应能力。