基于颜色差分直方图的图像序列目标检测和跟踪方法

视频监控系统中,需要提取感兴趣的目标并进行稳定跟踪。而环境和光线的变化,导致目标提取和分割困难,进而无法对感兴趣目标进行有效跟踪。为了能够有效分割目标,提出了一种鲁棒的颜色差分直方图方法。首先对图像序列进行感兴趣区域分割;然后在感兴趣区域中检测目标;采用粒子滤波对检测出的运动目标进行跟踪。实验结果证明,颜色差分直方图法能够有效提取目标,算法运行速度满足实时性要求。     

基于分块运动估计的对象跟踪方法

针对摄像机运动和场景光照突变的情况,提出了一种基于分块运动估计的对象跟踪算法。首先,对图像进行分块角点匹配,得到各块运动参数,然后对各块进行分块运动补偿和光照补偿;对补偿后的图像进行相邻帧差分得到目标的近似质心位置;跟踪过程则融合运动目标加权颜色直方图和梯度直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,采用螺旋搜索算法,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置。实验结果表明,该算法能够有效克服光照剧烈变化,在动态背景下能达到对对象的准确跟踪。     

复杂背景下的快速机动目标跟踪算法

为了解决复杂背景及大视野场景下跟踪机动目标易丢失和跟踪精度低的难题,提出了一种复杂背景下的快速机动目标检测与跟踪算法.利用帧间差分算法提取图像中的机动目标,在初始帧建立机动目标的颜色直方图模型,将后续输入图像的像素值转化为直方图分布下的概率值;根据与目标模型的相似度,将每个候选区域的像素值作为密度;利用自适应均值漂移算法寻找机动目标的真实位置;利用卡尔曼滤波预测目标位置.实验结果表明:算法能够准确地在复杂背景和大视野场景下快速检测并跟踪机动目标.     

基于同态滤波抑制光照变化的视频分割算法

针对光照变化较大时基于颜色差分直方图的视频分割算法不能有效更新背景,导致后续输入图像前景目标分割失效的问题,提出一种基于同态滤波抑制光照变化的视频分割算法。首先利用同态滤波算法对输入和背景图像(RGB)在HSV空间中亮度分量进行同参矫正,然后将矫正后图像转换到RGB空间,最后利用颜色差分直方图算法进行视频分割。文中算法有效解决颜色差分直方图算法无法将受光照变化影响较大区域更新到背景中的问题,实现背景的实时有效更新,保证稳健地从后续输入图像分割前景目标。3组视频仿真结果表明该算法与高斯混合和Codebook算法相比具有运算速度快,对光照变化鲁棒的优点。     

室内视频监控中行人目标检测与跟踪方法

为了有效检测和跟踪室内环境下视频监控中的行人目标,本文提出了一种新的行人检测与跟踪算法。检测阶段采用隔帧差分图像法以及自适应闽值分割技术快速检测运动行人;跟踪阶段采用卡尔曼滤波对目标位置进行预测,并利用最小外接矩形框优化匹配搜索。实现运动行人连续跟踪。通过单人、多人交互两组视频序列对算法进行了验证,试验结果表明。本文算法能够较好地处理室内静止背景下单人、多人跟踪,并对目标遮挡有一定的鲁棒性。     

字典学习联合粒子滤波鲁棒跟踪

针对运动目标鲁棒跟踪问题,提出一种基于离线字典学习的视频目标跟踪鲁棒算法。采用字典编码方式提取目标的局部区域描述符,随后通过训练分类器将跟踪问题转化为背景和前景分类问题,最终通过粒子滤波对物体位置进行估计实现跟踪。该算法能够有效解决由于光照变化、背景复杂、快速运动、遮挡产生的跟踪困难。经过不同图像序列的实验对比表明,与现有方法相比,本文算法的鲁棒性较高。     

基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*

提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。     

一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法

针对固定摄像头下的行人跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法。在运动目标检测中,先利用没有目标出现的视频帧建立背景图像,然后计算背景差并计算差分图像的梯度以提高运动区域的检测能力,最后利用区域合并法得到完整的运动目标区域,并间隔一定的时间更新背景模型。在检测到运动目标后转入跟踪。在跟踪目标时,对于有遮挡和没有遮挡的情况分开处理:若目标之间未发生遮挡,基于目标的中心距和加权的颜色直方图特征进行匹配跟踪;当发生遮挡时,用卡尔曼滤波器预测目标的位置。实验证明,相对于传统的基于背景差法的多目标跟踪,该算法能提取更完整、准确的目标区域,对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。     

基于卡尔曼滤波的移动机器人运动目标跟踪

提出了一种基于卡尔曼滤波的运动目标快速跟踪算法。针对复杂背景下彩色运动目标跟踪问题,采用基于颜色特征和形状特征相结合的方法进行目标识别。利用卡尔曼滤波器的预测功能,预测运动目标在下一帧中的位置,将图像全局搜索问题转换为局部搜索,提高了系统的实时性。实验结果表明:该算法满足移动机器人运动控制的实时性要求,实现了对运动目标的快速跟踪。     

基于人流量检测的改进CN算法

为实现在行人严重遮挡时人流量的精确统计,研究一种基于人流量检测的改进CN算法。结合背景差分与三帧差分提取运动目标前景;通过梯度方向直方图与支持向量机判断头肩特征;在Kalman滤波器预测下一帧图像中目标位置的周围选取检测窗口,利用融合HOG与CN(颜色名)特征的改进CN算法实现目标跟踪;以感兴趣区域计数线为准,结合目标运动轨迹实现人流量统计。实验结果表明,该算法在有行人严重遮挡的情况下具有较高的检测效率。     

基于人脸检测和CAMSHIFT算法的人脸跟踪系统

针对彩色视频序列,本文提出一种基于检测和彩色直方图的人脸跟踪系统,首先利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后通过Canny滤波获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型,在CAMSHIFT算法的基础上运用人脸形态约束,Kalman滤波进行实时的人脸跟踪,实验证明该系统具有较好的实时性并能很好的解决遮挡,类肤色干扰和快速移动的问题.     

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。     

一种基于Mean Shift和Kalman预测的带宽自适应跟踪算法

Mean Shift算法是视觉监控领域广泛应用的经典目标跟踪方法,但对于速度过快或尺度变化大的目标的跟踪存在较大的缺陷。针对这一问题,提出了一种基于Mean Shift和Kalman方法预测的带宽自适应跟踪算法。该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的位置作为Mean Shift迭代初始位置,以高效锁定各类运动目标;同时采用增量试探法自动调节带宽以适应目标的尺度变化。通过对行人和车辆等不同监控对象的实验表明,该跟踪算法具有良好的鲁棒性。     

基于图像处理的交通事故检测及责任判定

为了在发生轻微交通事故时, 快速使事故车辆驶离现场, 保证道路畅通, 提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型. 首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型, 对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息, 实现对车辆识别与检测. 其次, 利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系, 预测目标的运动状态, 对目标的位置及运动趋势做出判断, 实现车辆轨迹跟踪. 随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞. 最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定. 结果分析表明, 该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定.     

GPS动态定位中卡尔曼滤波模型的建立及其强跟踪算法研究

提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法,应用于GPS动态定位滤波中获得明显效果。首先建立了一种新的GPS动态定位滤波模型,该模型与以往采用的非线性卡尔曼滤波模型相比,具有模型简单、实时性好的特点。为了进一步提高滤波器的动态性能,改进了文献[1]中的强跟踪滤波算法,大大提高了滤波器的跟踪能力。     

动态云台摄像机无人机检测与跟踪算法

为应对小型无人机的黑飞、滥飞对个人隐私、公共安全造成的威胁,本文采用高清云台摄像机定点巡航的方式对近地动态复杂背景中的无人机进行检测与跟踪,并提出了一种适用于动态云台摄像机的闭环无人机检测与跟踪算法,包含检测与跟踪两种模式。在检测模式下,本文设计了一种基于运动背景补偿的运动目标检测算法来提取分类候选区域,然后利用基于神经网络结构搜索得到的轻量级卷积神经网络对候选区域进行分类识别,可在不缩小高清视频图像的条件下实现无人机检测;在跟踪模式下,本文提出了一种结合卡尔曼滤波的局部搜索区域重定位策略改进了核相关滤波跟踪算法,使之在高清云台伺服追踪过程中仍能对目标进行快速稳定的跟踪;为将检测模式与跟踪模式结合在闭环框架中,本文还提出了一种基于检测概率和跟踪响应图状态的自适应检测与跟踪切换机制。实验表明,本文算法可应用于定点巡航状态的高清云台摄像机,实现近地复杂动态背景中无人机的实时准确检测、识别与快速跟踪。     

基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计

隧道实时交通安全监控系统是确保隧道安全运营的重要手段.针对隧道环境的特殊性,提出基于差异深度积累的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,实现了多运动目标的检测与跟踪,并综合运用图像处理、计算机视觉、模式识别和软件工程等技术设计了基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统.该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为隧道交通安全提供了有力保障.     

联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测

为解决多目标打斗、抢劫等异常行为检测精度不高的问题,提出一种联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测算法。首先,采用背景相减法结合宽高比提取行人目标;然后将卡尔曼滤波器及HOG特征融入时空上下文算法中,实现短时间内被完全遮挡行人的鲁棒跟踪;最后对跟踪轨迹进行训练,构造正常行为字典并稀疏重构待检测轨迹,通过联合加权最小重构残差和直方图熵,实现对异常行为的有效检测。通过对比实验,表明该算法对于打斗和抢劫等异常行为具有较好的检测效果,在静态背景且无遮挡的情况下,检测率可达92%以上。     

基于BRISK特征的动态背景下运动目标检测

针对动态背景下运动目标检测过程中对检测算法实时性和鲁棒性的要求,提出了一种基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的运动目标检测算法.通过改进的BRISK算法检测特征点;为了保证匹配精度和速度,采用K最近邻(KNN)算法进行特征点匹配;运用基于随机抽样一致性(RANSAC)的全局运动参数估计法获取最优全局运动参数;采用帧间差分法进行运动目标检测.实验结果表明:改进的BRISK算法减少了49.8％的特征点数目,KNN算法去除了85.9％的特征点对;在各种场景下能够准确地检测出运动目标,与以往算法相比检测效果较好.