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针对经典Mean-Shift算法要求相邻两帧间目标模板区域必须重叠的缺陷,结合Kalman滤波器,提出了改进算法。算法首先将Kalman滤波器预测的目标位置作为Mean-Shift算法中的初始搜索中心进行跟踪,然后再将Mean-Shift算法得到的新的目标位置作为下一帧Kalman滤波器的输入参数,循环执行。实验证明,该算法能够解决由于目标运动速度突然变化以及目标快速运动情况下所带来的相邻两帧间目标模板区域非重叠问题,而且对于一般的遮挡问题也能得到较好的效果。 相似文献
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针对动态背景下,一般跟踪算法存在着被动跟踪的滞后或偏移的问题,提出了一种结合Kalman滤波器的Mean-Shift跟踪算法.对运动矢量进行预处理,得到一个平稳更能反映运动信息的矢量场;利用Mean-Shift搜索算法精确地确定对象位置;此基础上,利用Kalman滤波器算法进行运动估计预测,来确定运动的轨迹.实验表明:与现有的方法相比,该方法可从复杂场景中更准确地对运动对象进行轨迹的跟踪. 相似文献
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针对目标跟踪中的目标遮挡、丢失等情况,提出了一种改进的基于空间边缘方向直方图的Camshfit/Kalman跟踪算法.首先,利用空间边缘梯度方向作为匹配信息,同时自适应修正每帧中的匹配模板,再使用Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测更新,以克服目标遮挡情况及噪声的干扰.实验表明,该算法能够较好处理目标遮挡情况,实现运动目标的高精度跟踪. 相似文献
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针对颜色名跟踪器在跟踪过程中运动目标在遮挡、尺寸变化等干扰下不能有效跟踪的问题,提出一个在颜色名(color name,CN)跟踪器框架下融入LBP纹理特征的快速尺度估计算法。运用自适应融合CN颜色特征和LBP纹理特征,利用特征融合后的最高输出响应作为预测目标位置信息;利用尺度滤波器对预测到的目标信息做出尺度估计;结合响应图的峰值旁瓣比,对目标模型做出更新调整。将改进算法在OTB-2013视频集中和近年来流行的跟踪算法做对比实验,实验结果表明,改进算法在尺度适应性和遮挡方面优于大部分算法。 相似文献
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一种复杂场景下的运动目标跟踪算法 总被引:3,自引:2,他引:1
提出了一种基于跟踪窗口自适应和抗遮挡的目标跟踪算法。采用Mean Shift算法确定当前帧的目标位置,最优选取核函数带宽,使跟踪窗口能够根据目标尺寸大小作出自适应调整。利用Bhattacharyya系数作为遮挡的判断依据,当目标遮挡时引入卡尔曼滤波器估计目标的运动信息,进行后续状态预测。实验表明,该算法能有效跟踪复杂场景下的运动目标。 相似文献
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针对多运动目标视频序列中目标存在过缓运动且相互间遮挡的问题,提出一种改进的混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)进行目标检测并结合卡尔曼滤波进行跟踪的新算法;在运动背景检测中,采用三帧差法和混合高斯模型的融合算法进行目标提取,解决了过缓运动目标检测区域不完整的问题;在运动目标跟踪中,由于Kalman滤波器采用目标检测结果进行预测,对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强;通过对比,验证了新算法对存在过缓以及遮挡的不规律运动情况的多目标检测识别与跟踪的实时有效性与准确性。 相似文献
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传统的基于Mean-Shift的目标跟踪方法利用目标的全局特征进行跟踪,在局部遮挡情况下跟踪效果不佳。提出一种基于团块建模和Mean-Shift相结合的利用目标局部特征的运动目标跟踪方法,对目标进行团块建模,利用Mean-shift算法对各团块进行跟踪,在此基础上确定目标新位置。该方法能够在目标发生局部遮挡时,自动选取未被遮挡的团块的跟踪结果来确定目标的位置。为了提高方法对背景干扰的鲁棒性,采用背景加权的Mean-Shift算法。实验结果表明:该方法在局部遮挡的情况下可较好地进行目标跟踪,跟踪效果优于报导的基于Mean-Shift的方法。 相似文献
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目标窗口尺寸自适应变化的Mean-Shift跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的窗宽尺寸固定不变的MeanShift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小的变化。将多尺度空间理论与Kalman滤波器相结合,利用Kalman滤波器对尺寸变化的目标面积比例进行预测,用多尺度空间理论中的目标信息量度量方法求出前后相邻两帧的目标特征信息比,将其作为Kalman滤波器的观察值对目标面积比例进行修正,然后与MeanShift算法结合起来对目标进行跟踪,实验结果表明,改进的跟踪算法对尺度逐渐变大和变小的目标都能连续地自动地选择合适大小的跟踪窗口。 相似文献
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众多的目标跟踪算法中,Mean—Shift跟踪算法有良好的实时性,对遮挡、目标变形具有一定的适应性,是公认的效果比较好的跟踪方法。但它也存在不足,传统的Mean—Shift算法当背景的直方图分布和目标的直方图分布类似时,或者目标受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,在跟踪时很容易发生目标丢失。鉴于此,提出最先使用Kalman滤波器对距离相对比较远的红外弱小目标的大致运动位置做出目标估计,接着使用Mean—Shift跟踪算法在先前目标估计出的区域内做目标的跟踪匹配,并保证精度。实验结果指出,文中提出的算法对于跟踪系统的观察噪声扰动具有较强的鲁棒性。 相似文献
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胡本川张国宾张建龙王勇 《数据采集与处理》2016,31(4):799-808
针对无人机可见光图像极小目标跟踪问题,本文提出一种基于改进卡尔曼滤波的
(Tracking before detection,TBD)跟踪方法。首先利用检测算法定位目标位置作为卡尔曼滤波的测量值,检测过程中的匹配相似度参数作为卡尔曼滤波测量噪声协方差矩阵的参照依据,其次利用卡尔曼滤波建立跟踪框架预测下一帧的目标位置,最后检测模块以预测位置为
参考位置进行局部搜索,完成整个检测跟踪过程。为了提高跟踪效率,本文根据检测和预测位置积累误差判决检测模式,误差超过门限值则采取全局检测模式消除积累误差,否
则使用局部检测模式,降低TBD跟踪算法的运算复杂度。仿真实验证明,本文方法可以有效检测跟踪极小目标,提高跟踪的实时处理能力。 相似文献