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移动机器人的动态目标实时检测与跟踪 总被引:4,自引:4,他引:0
通过移动机器人的视觉系统可以实现动态目标的 检测与跟踪。提出一种基于改进的高斯混合模型(GMM)的 实时动态目标检测算法,算法引入分块思想,在模型更新过程中动态调整GMM分布数目和学 习率,通过改进匹配准则来减小误检率(FPR)和漏检率(FNR) 。在目标检测的基础上,采用一种融合均值偏移(MS:Mean Shift)和粒子滤波(FP:Particl e Filter)的算法对 目标实时跟踪,在利用MS算法获得的最优候选区域周围散布采样粒子,根 据偏移向量的大小自适应调节粒子数目,不仅具有较快的收敛速度,且对遮挡具有较好的鲁 棒性。实验结 果表明,将两种改进后的算法应用于移动机器人的视觉系统中,能够对动态场景中的动态目 标实时检测与跟踪,较传统算法在实时性和精确性上均获得一定提高。 相似文献
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应用Kalman滤波原理,对运动目标进行跟踪,缩小目标的搜索范围,实现快速实时跟踪,使跟踪更为准确.理论分析和实验结果表明,该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比,有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性.该算法对运动目标进行跟踪,运行速度可提高三倍. 相似文献
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一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法 总被引:6,自引:0,他引:6
该文提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法,通过迭代来搜索目标,从而实现对运动目标的跟踪。而粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法。该文首先对图像的直方图进行改进,提出了一种基于统计直方图分布的目标模型,然后通过这个模型将这两种方法有效地结合起来。根据跟踪的过程,自适应地调整参数,能够较好地处理图像序列中由于光线变化或遮挡所带来的影响。实验证明,该文所提出的方法与均值漂移方法相比,即使在复杂的情形下,也能够准确地对目标进行跟踪。 相似文献
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基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。 相似文献
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基于码书和纹理特征的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂环境下如何进行鲁棒的运动目标检测是计算机视觉领域热门研究课题。本文提出了一种新的码书和高斯局部二值模式(GLBP)的纹理描述的运动物体检测方法,在线学习构建码书纹理背景模型。首先用码书以类似聚类的方式构建每个像素的码书模型,根据码字的颜色和亮度相似性,将背景像素分布用聚类码字的形式表示出来,同时在模型初始化和运动检测阶段不断更新码字以反映背景变化。然后用单高斯模型来学习背景像素变化的概率,生成GLBP纹理算子,同时在线更新GLBP反映图像空间纹理信息变化。最后融合三个特征将当前帧分割为前景背景两部分。通过实验视频表明本方法在实际视频中取得了较好的鲁棒的效果。 相似文献
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文章是以Nios II处理器为中心的视频运动目标检测跟踪系统,通过CMOS图像传感器采集视频图像信息,采用帧间差分法检测运动目标,形心跟踪算法对目标进行跟踪,最后在VGA显示器上显示视频中运动物体。实验结果表明,该系统可达到运动目标检测跟踪的理想结果。 相似文献
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目前大多数运动目标跟踪算法在目标姿态发生突变或目标被严重遮挡后会产生目标丢失现象,为解决此类问题,受人脑三阶段记忆信息处理机制的启发,本文提出一种三层旋转圆记忆模型(Spinning Tri-Layer-Circle Memory Modeling,STLC-MM)用于在目标跟踪过程中对目标模板进行更新.模型定义了三个旋转圆记忆空间用于存储和处理跟踪过程中用过的目标模板.三个圆记忆空间旋转时,记忆空间中的模板也随之以相同的速度旋转,同时模型通过模拟一些人类的认知行为,如,记忆、提取、遗忘等对模板进行更新.最后,为了验证所提方法有效性,本文将STLC-MM嵌入到粒子滤波目标跟踪框架进行目标跟踪实验.实验结果表明所提方法在目标姿态突变以及严重遮挡等方面具有较强的鲁棒性. 相似文献