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在视频目标跟踪过程中,Mean-Shift算法存在着核函数带宽固定不变的缺陷,对尺度大小发生变化的目标无法进行有效跟踪。提出一种多尺度理论与粒子滤波器(PF)相结合的改进算法。通过粒子滤波器对多尺度理论统计得到的跟踪窗信息量进行预测修正,据此计算核窗宽大小变化的比例系数,实现跟踪算法的窗口自适应能力。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标均能自动选择合适的跟踪窗口大小。 相似文献
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为了寻找一种可以实际运用到学校监控系统的目标跟踪算法,文中对基本MeanShift算法进行描述,并阐述算法的实际意义。MeanShift虽然以其不需要参数、不需要穷尽搜索区域等特性可以较好地实现目标跟踪,但是同时其也有不足,让其在某些跟踪条件下达不到很好的效果。为了使MeanShift目标跟踪算法满足实际应用需求,通过添加核函数和增加权重的方式对基础MeanShift算法进行扩展,并在分析MeanShift算法的不足之后,提出一种MeanShift与Kalman滤波相结合的目标跟踪算法。通过学校的视频监控平台对提出算法进行验证,实验结果表明,该算法可以有效地对目标进行跟踪。 相似文献
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本文将信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能够精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法;将信任域算法与灰度模板相结合,提出了一种新的实时目标跟踪算法。在第一种算法中,首先将序列图像按照颜色直方图转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后我们使用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图的多尺度规范化Laplacian滤波函数极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪任务。在第二种算法中,首先记录目标初始模板,在随后每一帧中应用OP_TR信任域算法搜索与该模板最相似的区域,实现目标定位。和现有算法的比较以及在大量真实序列图像上的实验表明,两种算法分别在目标大小描述,跟踪精度上以及运算速度上有了显著提高。 相似文献
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为了解决在跟踪目标过程中的遮挡问题,引入Kalman滤波器为Mean Shift跟踪算法选择初始点,在跟踪稳定的情况下进行模型更新以消除由于目标缓慢变化而产生的累积误差对跟踪结果的影响。根据Kalman滤波器残差的大小判定是否发生遮挡,遮拦检测算法对目标进行分块检测从而把遮挡分为部分遮挡和完全遮挡两种情况,并对两种情况进行区别讨论:对部分遮挡情况不做特殊处理;对完全遮挡情况,结合目标的运动方向提出6点搜索策略来找回目标。实验表明,该算法能很好地解决跟踪运动目标过程中目标的遮挡问题。 相似文献
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基于边缘检测和改进Mean Shift算法的红外目标自动跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种边缘检测与改进的MeanShift算法相结合的红外目标跟踪方法。利用结合小波消噪的Canny边缘检测方法对初始帧进行目标检测;在目标被遮挡或丢失时,利用Kalman预测与形心定位方法修正MeanShift的迭代跟踪过程。 相似文献
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一种基于直方图模式的运动目标实时跟踪算法 总被引:11,自引:0,他引:11
动态图像的分析和理解是当前研究的热点之一,基于视觉的目标跟踪技术有着广泛的实用价值。目标跟踪的难点在于完成帧与帧之间的快速且稳定的目标匹配。该文给出了一种运动目标的跟踪算法,它与云台设备控制相结合,可使被跟踪目标始终位于图像的中心区域。直方图具有较好稳定性,可以不受目标的外形和比例变化的影响;而均值平移(MeanShift)算法可以得到局部最优解,并具有快速和有效的特点。因此,该文以直方图为模式特征,以均值平移算法为跟踪核心算法。对候选目标进行运动检验,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。在搜索过程中,通过Kalman滤波器的运动预测,减少模式匹配的搜索范围,提高了处理速度。最后,该文给出了实地测试结果,验证了跟踪算法的实用性和有效性。 相似文献
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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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基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。 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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带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对图像跟踪中目标的尺度和旋转变化,将Lindeberg的尺度理论与Mean-Shift算法结合起来,提出了一种带宽自适应Mean-Shift跟踪算法。该算法在Mean-Shift的框架下,将尺度和旋转量与平移量同等看待,通过求解核函数带宽,计算出目标的变化参数,最终精确定位目标。另外,引入SAD算法对目标进行先期粗略定位,克服了目标做无规律大位移运动时Mean-Shift算法跟踪效果不佳的问题,同时也降低了Mean-Shift算法的迭代收敛次数。大量实验仿真表明,该算法对目标的仿射变化、非刚性形态变化,以及无规律的大位移运动具有有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对基于二维目标检测和卡尔曼滤波的多目标人体跟踪算法在视频拍摄角度不定的情况下,检测算法生成不同角度人体二维检测框的朝向和尺度混淆以及卡尔曼滤波器随机初始化造成的初始跟踪误差逐步放大问题,提出一种基于相机模型投影的多目标三维人体跟踪算法。在人体检测阶段,提出Multi-task RCNN(MTRCNN)网络,使用人体运动趋势指导的三维目标检测替代传统的二维目标检测;通过相机模型在世界坐标系中进行人体检测框的投影。在跟踪阶段,使用目标三维尺度和朝向信息初始化卡尔曼滤波参数,加入三维包围框IOU生成目标匹配分数;通过Kuhn-Munkres(KM)算法进行数据关联。在标注数据集和MOT17数据集上与多种算法相比,该算法具有更稳定的初始跟踪性能,并且有效减少了两种ID Switch错误。 相似文献