一种基于卡尔曼滤波的运动物体跟踪算法

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能有效解决遮挡和高速运动等问题,提出一种改进的Camshift算法与卡尔曼滤波相结合的运动物体跟踪算法。首先,通过二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小,保证Camshift跟踪的可靠性;然后,在Camshift算法的基础上通过卡尔曼滤波对搜索窗口进行运动预测,保证实时跟踪。实验表明该方法具有较好的实时性,并能够有效地解决遮挡等问题。     

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。     

基于改进粒子滤波算法的人体运动跟踪

在复杂环境中对人体进行有效性和鲁棒性的跟踪是计算机视觉领域一个非常富有挑战性的课题,提出了一种基于改进粒子滤波算法实现的人体运动跟踪。利用改进的粒子滤波算法跟踪视频序列中的人体运动,不但解决了传统粒子滤波算法计算量大、误码多的缺点,而且能较好地处理遮挡和自遮挡问题。实验结果表明,该改进算法能更准确、更有效地跟踪运动人体。     

运动人体的检测和跟踪

介绍了一个使用三维激光摄像机对道路上的自行车辆和行人进行检测和跟踪的实时系统,系统主要分为物体识别模块和目标匹配跟踪模块两部分,前者采用了迭代自组织的数据分析算法(ISODATA算法)和多阈值分割方法,后者使用了一种新颖的将轨迹连贯性函数和卡尔曼滤波器相结合的多目标匹配跟踪算法,户外实验表明系统具有较高的识别率。     

人体运动目标跟踪的滞后性问题研究

研究人体运动目标跟踪问题,由于图像目标跟踪实时性差,在摄像机与被跟踪物体同时运动的情况下,被跟踪人体走路速度过快,两者速度不匹配时,运动的人体存在着被跟踪的滞后性问题.为解决上述问题,提出了一种改进的粒子跟踪方法.在人体跟踪的过程中,可以根据实际跟踪情况在线减少粒子的数目,进而减少运算时间,使得算法的运算速度可以根据被跟踪人体的运动速度实时调节,形成速度最佳匹配.仿真表明,改进的算法很好地解决了被跟踪运动目标的滞后性的问题,跟踪效果明显改善.     

实时跟踪系统中运动人体图像分割

在视频序列的人体运动分析中,实时分割出运动的人体,是研究的起始关键步骤。该文在简单的运用差图像算法进行人体运动检测的基础上,结合直方图自动阈值分割和数学形态学的算法来完成运动人体的精确分割。实验结果表明上述算法对噪声抑制和人体图像断裂处填充都是有效的,能够实时分割完成运动人体的视频图像。     

基于模型的人体运动跟踪

在计算机视觉领域,人体运动分析的的研究正因其广泛的应用前景而越来越受到研究 重视,对图像序列中的人体运动进行了跟踪是其中的关键技术。由于人体运动的特殊复杂性,已有的研究方法都对人体加上了许多限制条件。     

基于MeanShift算法的运动人体跟踪

用于运动目标跟踪的MeanShift算法主要是通过单一直方图描述目标颜色特征来实现的,它明显缺少有关空间分布方面的信息。针对该缺陷,Maggio E等人提出了使用目标区域分块的改进方法,但在复杂环境下判别效果和稳定性不够好。为此,本文提出了新的改进方法。一方面通过减少人体区域分块数目来减少处理时间,但又不失相关空间信息
;另一方面通过对每个分块进行一定系数的加权来提高判别效果。实验比较证明,该算法提高了复杂环境下运动人体判别的准确性,具有很好的稳定性。     

基于粒子Mean Shift迁移的红外人体目标跟踪算法

提出了一种基于粒子Mean Shift迁移过程的红外人体跟踪方法.算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立目标的状态模型和量测模型.在被跟踪区域随机布撒粒子,以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift收敛性分析,使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态;以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift聚类,作为对目标的量测.连续跟踪时,下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生.与传统的基于序贯重要性采样的粒子滤波方法相比,算法不需要目标的相似性测度计算,仅用少数粒子即可实现对目标的可靠跟踪.     

基于视频的三维人体运动跟踪

提出一种结合多种图像特征,在多摄像机环境下跟踪人体运动的方法．通过定义人体模型、摄像机投影模型以及相似性度量模型来得到优化框架下的目标函数,并使用牛顿-高斯优化算法对其进行求解．模拟数据和实际数据的实验表明,文中方法比仅仅使用灰度特征,跟踪结果得到了改善,对比实验结果也优于基于概率算法的退火粒子滤波．     

一种基于改进UKF的3D人手跟踪算法

将手指作为基本处理对象,对UKF（unscented Kalman filter）算法进行改进,并利用它对当前手指各关节进行预测;以预测值作为初值,用局部搜索技术对误差较大的关节用改进的UKF算法重新进行预测,直到该手指在像平面上的投影轮廓和图像轮廓之间的距离图满足指定的精度为止．该算法以状态变量量测值的获取作为突破口,解决现有算法中跟踪精度过分依赖于3D人手模型精度的问题．实验结果表明,该算法具有较强的处理局部自遮挡问题能力,对3D人手模型的不精确性也具有更好的鲁棒性．     

基于Kalman 预测的人体运动目标跟踪

在基于视觉图像的人体运动目标智能监控中,为了实现快速实时跟踪,使目标跟踪更为准确,利用Kalman方程的递推预估计能力,采用基于Kalman预测的目标跟踪方法,进行二维空间的运动仿真研究和室内环境下的实验测试分析。理论分析与实验结果都表明,该方法对目标的运动趋势和方向能够做出正确的预测估计,有效地提高目标跟踪的实时性,为后续的图像处理和分析提供了保证。     

基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法

针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标漂移时仍能跟踪到目标。通过卡尔曼滤波算法可以 预测 目标的状态,对预测位置之间存在交错的目标进行遮挡标记,以便在下一帧中仍然可以跟踪到被遮挡的目标。采用2D MOT 2015数据集进行实验,跟踪的平均精度达到了34.1%。实验结果表明,所提方法对多目标跟踪的效果有所提高。     

一种强跟踪滤波器及其在人手跟踪中的应用

通过对状态预报误差的协方差矩阵的各个分量分别进行控制,设计一种强跟踪扩展卡尔曼跟踪滤波器,并在单目相机环境下利用该滤波器对3D人手运动过程中的突变状态进行跟踪;讨论了3D人手生理模型、运动模型等问题;最后通过大量实验证明了该强跟踪滤波器的有效性.与现有的STEKF滤波器相比,文中的强跟踪滤波器具有更强的跟踪能力.     

卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法研究

近年来,视频车辆跟踪作为城市智能交通系统（ITS）的一个关键技术受到关注。本文针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不稳健性,提出一种基于卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法,该算法利用基于重要区域的目标颜色直方图统计模型对视频车辆目标进行建模,并将其应用于卡尔曼滤波更新中,通过采用Mean Shift算法将卡尔曼滤波器引用到粒子滤波器当中,对车辆的运行轨迹进行校正,实现了局部线性滤波,实现了在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性的同时,兼顾其局部的线性高斯特性。实验结果表明,本文所提出的方法与传统粒子滤波方法相比,能够更准确地对车辆进行跟踪,同时保证了在复杂环境下性能的稳健性。     

基于卡尔曼滤波的液位检测与跟踪

液位是工业测量的重要参数之一,如何准确有效的对液位进行测量一直是研究的一个重点。为解决上述问题提出将视频技术应用于液位测量的新方法。当出现干扰时,以往的直接测量算法很难准确测量,而运用此方法,首先根据液位运动特性,建立其运动的数学模型,在采用更新函数的背景差法基础上,提出了一种卡尔曼滤波的预估校正算法,避免了测量中对单帧图像信息的依赖,提高了检测系统抗扰性。实验仿真表明,算法有效地保证了液位跟踪的准确性、稳定性和连续性。     

基于CamShift和Kalman组合的改进目标跟踪算法

针对应用CamShift算法进行目标跟踪过程中,当目标被严重遮挡、目标被与目标颜色相近的背景干扰时易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于CamShift和Kalman滤波组合的改进跟踪算法;为克服目标因严重遮挡而丢失的缺陷,利用自适应算法改进了传统的CamShift算法,扩大了搜索窗口,使运动目标位于搜索窗口内;为解决目标因颜色相近背景干扰而丢失的问题,改善跟踪准确率,利用卡尔曼滤波预测目标运动空间位置,作为下一帧搜索窗口的质心坐标;基于上述改进,利用C++语言,研发了改进的CamShift目标跟踪软件模块,给出了该模块的算法流程;实验结果表明,改进后的目标跟踪算法能有效地克服传统CamShift算法的缺陷,大大提高运动目标跟踪的准确性;所提的算法可以应用于运动小车跟踪,人脸识别等领域。     

基于自适应Kalman滤波的机器人运动目标跟踪算法

针对足球机器人比赛时的模型变化及其环境噪声先验估计不准确的问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的足球机器人视觉跟踪算法;该算法将一种基于减背景的运动目标识别的方法与自适应卡尔曼滤波跟踪模型进行结合,对背景进行实时更新,并通过形态学滤波去除残留的小区域,从而准确的识别运动目标,通过自适应的在线调整运动模型参数来保证模型预测值的准确性,进而提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的精准、迅速跟踪;通过实验证明,该算法是很有效的,具有推广价值.     

基于修正的卡尔曼滤波自适应跟踪算法

针对卡尔曼滤波对匀速运动目标能有效的跟踪,但是当目标出现转弯时,很难达到跟踪精度的要求,甚至丢失目标的现象.对卡尔曼滤波算法进行了改进,在观测向量中引入了两个加速度误差变量,它们动态地修正状态估计误差从而减少跟踪精度误差,形成了修正的Kalman算法.但是由于状态变量维数增加,使得计算量增加,实时性下降,将卡尔曼滤波算法与修正的卡尔曼滤波算法两种算法相结合,提出了基于修正的卡尔曼滤波自适应跟踪算法.仿真结果表明,具有良好的稳定性和精确度,优于一般的卡尔曼滤波算法.     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

在机动目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性,雷达系统接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高的跟踪精度。为此,以自适应卡尔曼滤波为基础,将直角坐标系和球坐标系相结合,提出了一种混合坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法。算法避免了两个坐标系变换引起的噪声统计规律变化问题,并针对目标发生大机动运动的情况,自适应的调整动态模型中机动目标运动参数。蒙特卡洛仿真结果表明,改进算法的收敛速度和对状态的估计精度均得到优化,并对机动目标具有较好的跟踪性能。