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一种基于卡尔曼预测的动态目标跟踪算法研究 总被引:11,自引:1,他引:10
针对视频序列中目标的跟踪,均值漂移算法和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法已经被提出,而在移动机器人上实现对机动目标的实时跟随时,机器人自身的运动引起目标在像平面的偏移不能被忽略,在详述了两者的关系的基础上,建立起以机器人一个周期内的运动作为输入量的状态方程,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,均值漂移算法的最终收敛点作为每帧的跟踪结果,并以此收敛点替代滤波器的估计值,两种算法交替使用,互为补充.实验表明所提算法可以实现在室外环境下对动态目标的实时跟踪. 相似文献
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舰船红外成象目标实时识别跟踪算法研究 总被引:9,自引:1,他引:8
对前视海面舰船红外成象目标的实时识别与跟踪技术进行了研究,提出了一种新的海面舰船红外成象目标的识别跟踪算法。重点论述了其中的跟踪算法;同时基于本文算法及实际系统使用性能的要求,设计了一种适合本文算法的舰船红外成象识别跟踪系统,给出了硬件原理框图,对系统的实时性进行了分析。 相似文献
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本文在分析小波变换的基础上,将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上,利用小波的多尺度和多分辨特性,不仅能够获得不同分辨力下的图像序列,进行目标图像融合;还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度,进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。 相似文献
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基于演化非对称核函数的均值漂移跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统均值漂移跟踪算法中采用的对称核函数模板中包含了较多背景像素点,影响跟踪精确度和稳定性的缺点,在固定非对称核函数的基础上对均值漂移跟踪算法进行了改进,提出了一种基于演化非对称核函数的均值漂移目标跟踪算法。本文算法首先介绍了将非对称核函数模板引用到均值漂移算法框架的关键问题——模板中心——的计算方法;其次将非对称核函数模板的表述和演化有机结合,提出了利用区域相似度的目标轮廓水平集演化算法并阐述了非对称核函数模板的更新策略。实验结果表明,相比现有的方法,本文提出的基于演化非对称核函数模板均值漂移跟踪算法具有更高的准确性和可靠性,同时也能满足一般目标跟踪任务的实时性要求。 相似文献
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提出了一种基于投影算法的运动目标跟踪系统设计方案,它适用于固定背景情况下单个运动目标的检测与跟踪,采用了双摄像头方案,既可以扩大场景的监视范围,又可以给出运动目标的近距离影像,引入了投影算法计算位移矢量,提高了计算速度和对背景变化的抗干扰能力,实验结果表明了方案的可行性和算法的稳健性。 相似文献
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基于局部特征组合的目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服目前大多数观测模型在小样本空间中鲁棒性不高的弱点,文中在粒子滤波框架下提出基于局部特征组合的粒子滤波视频跟踪算法。局部特征能更有效描述目标模板细节信息,可降低特征匹配中目标形变、光照变化和部分遮挡的影响。该方法借鉴混合高斯模型思想,采用多模式描述有效局部观测信息,这种融合策略更加准确可靠,能够较好地通过最新观测减轻了粒子退化现象,从而提高目标跟踪效率。小样本空间一定程度上降低了粒子数量和计算代价。实验结果表明该算法相比单一特征或一般多特征融合跟踪算法具有优越性,并能实现复杂场景下的目标跟踪。 相似文献
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针对目标跟踪中的突变问题,本文提出一种基于改进卡尔曼预测的camshift(continuously adaptivemean shift)跟踪算法.本算法首先使用一种新的目标颜色模型,对传统目标模型进行改进,提高了目标跟踪的准确性和稳定性;同时为了更有效的预测目标位置,对卡尔曼滤波的一步预测值进行改进,并将修改后的卡尔曼预测算法融入camshift算法中,跟踪中增加采样率.实验表明,与传统camshift算法相比,该算法能够处理目标运动中发生突变的情况,实现对运动目标高精度的跟踪. 相似文献
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针对传统粒子滤波算法中容易发生的退化现象和粒子贫化问题,提出多区域采样目标跟踪方法。该算法将目标模板用多个重叠子区域划分,每个子区域对应一个采样窗口,根据采样子区域置信度能有效估计出跟踪目标的真实状态,子区域的互补性和阶段唯一性能很好地保证采样粒子有效性和状态空间质量,从而提高目标跟踪的精确度。实验结果表明,本文所提出算法能有效缓解目标跟踪中的粒子退化和贫化问题,提高粒子利用率,并且对目标形变、光照变化和部分遮挡等复杂情况具有较好的跟踪性能。 相似文献
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