基于Mean Shift算法和灰度模板匹配的运动目标主动跟踪

该文提出了一种综合Mean Shift算法和灰度模板匹配的主动跟踪算法。该算法利用灰度模板匹配与运动目标在图像的位置无关的特点,在视角和焦距发生变化后用灰度模板进行穷尽搜索,再用匹配结果更新Mean Shift搜索窗口,解决了Mean Shift算法要已知目标区域才能正确跟踪的问题。该算法能在视角和焦距发生变化的情况下能正确的跟踪运动目标并能使被跟踪的运动目标始终保持在图像的中心区域。实验表明,该算法具有较好的可行性。     

一种有效的实时人群计数方法

对固定镜头下视频序列中运动人体的检测和跟踪方法进行研究,利用灰度图像差分双向投影信息检测人体目标,提出一种基于统计运动区域几何特征固定比例的分割算法,使用最近邻匹配方法对人体进行跟踪。完整地实现了一个有效的实时人群计数系统。大量室内和室外场景实验结果表明,该算法具有很好的实时性(每秒处理25帧~30帧且可并行处理4路视频)、对光照变化的鲁棒性以及对稀疏人群检测精度高等特点。     

基于灰度匹配的序列影像的目标跟踪研究与实现研究

为了达到特定目标跟踪的目的,对视频帧进行匹配算法的处理。通过利用灰度匹配的算法在平台上对简单背景下的目标进行跟踪,来显示进行目标基本跟踪过程。对目标坐标系的转换、运算的速度和使用的范围进行讨论。     

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.     

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法

从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一.给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS差分模型,采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法,对无背景图像条件下自动提取运动目标区域.定义了一些运动目标的特征分析和计算,通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域.采用Kalman预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法,能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制.实验结果表明该方法有效.     

室内人体运动目标的自动跟踪方法

针对人体运动目标的自动实时跟踪,设计一种新的基于P89v51内核的运动摄像头云台控制系统.对人体运动的图像检测与跟踪,提出一种快速的模板匹配方法.用改进Surendra算法自适应地获取背景图像以提取匹配模板,通过摄像头运动前后帧相同的运动区域来缩小匹配区域,进行快速目标匹配,达到实时性要求.该系统已应用在视频教学及会议中,实现自动人体运动目标跟踪与摄像.     

基于改进的tMHI的实时视频运动目标检测及跟踪

提出了一种对视频图像进行实时目标分割及跟踪的新方法。该方法利用基于时间片的运动历史图像（tMHI）的灰度阶梯轮廓，对存在的子运动区域进行包围划分并予以标记，实现视频图像中运动目标的实时分割，进而将每帧tMHI图像中各个运动区域同场景中运动目标连续关联起来，实现对多运动目标的轨迹跟踪。为了提高分割质量，对tMHI进行了改进处理，去除了大部分噪声干扰，取得了明显的改善效果。实验表明，该方法可以有效地分割并跟踪视频中的多个运动目标，鲁棒性好，检出率较高，并且处理速度较快，达到了实时性的要求，还解决了局部粘连的问题。     

一种时空联合的视频运动目标提取与跟踪新算法

提出了一种时空联合的视频运动目标提取与跟踪新算法。在空域分割中,针对分水岭方法过分割现象明显的缺点,对分水岭分割方法进行了改进;在时域分割中,首先对全局运动进行了补偿,随后为消除仅用两帧帧差进行对象分割所带来的误差,采用多帧帧差求和的方法,并自适应选取累积帧差的二值化阈值;时空分割结果进行投影融合后得到视频对象,提出用一种基于区域子块匹配的方法跟踪视频对象。实验结果表明,该算法简洁有效,能较好地把对象从运动背景中提取出来,并实现跟踪。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

基于可变模型的目标实时跟踪

为了在图像序列中实现目标的快速定位和实时跟踪,该文提出了一种基于可变模型的快速目标跟踪算法,在已知模型条件下,利用区域模型相关匹配的思想对目标模型进行实时更新,充分利用目标莲续运动过程中目标形状在两个连续帧中变化不大、相邻两帧中目标的速度和位移变化不大的特点,以当前帧目标模型作为下一帧的先验模型;综合运用模型梯度信息、运动信息和模型区域特征匹配的方法来跟踪目标。由于算法综合考虑了目标模型的区域信息和轮廓信息,因此对背景干扰不太敏感。在头部跟踪实验过程中,该文算法跟踪移动目标的实时性和准确性比较好,抗干扰能力较强,基本上可以满足鲁棒性和快速性的要求。     

融合前景判别和圆形搜索的目标跟踪算法

针对运动目标在发生遮挡、形变、旋转和光照等变化时会导致跟踪误差大甚至丢失目标以及传统跟踪算法实时性差的问题,提出了一种融合前景判别和圆形搜索（CS）的目标跟踪算法。该算法采用了图像感知哈希技术来描述与匹配跟踪目标,跟踪过程使用了两种跟踪策略相结合的方法,能够有效地解决上述问题。首先,根据目标运动方向的不确定性和帧间目标运动的缓慢性,通过CS算法搜索当前帧局部（目标周围）最佳匹配位置;然后,采用前景判别PBAS算法搜索当前帧全局最优目标前景;最终,选取两者与目标模板相似度更高者为跟踪结果,并根据匹配阈值判断是否更新目标模板。实验结果表明,所提算法在精度、准确率和实时性上都比MeanShift算法更好,在目标非快速运动时有较好的跟踪优势。     

一种基于直方图模式的运动目标实时跟踪算法

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。     

无人机目标实时自适应跟踪系统

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在航拍、空中侦察等相关领域被广泛应用,对于无人机的智能化需求逐渐提高.目标跟踪具有信息量大、实时性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供大量且实时的外部信息.进行低开销、低功耗的无人机目标跟踪系统的研究,对无人机智能化进程的加速具有深远意义.为更好解决跟...     

基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法

针对视频机动目标跟踪过程中前后两视频帧间目标移动距离过大导致目标丢失问题,提出一种基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法.首先,提取当前帧目标区域灰度以及颜色特征,并分别对灰度特征和颜色特征进行梯度及颜色直方图运算,得到FHOG特征向量和颜色直方图;然后根据颜色直方图引入粒子滤波对下一帧图像中目标位置进行一步预测;进而,...     

一种基于遗传算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法

提出了一种基于遗传算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法。该方法利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中可能出现的位置，以该位置为中心，建立候选的目标搜索区域。以跟踪目标的灰度统计特征为模板，以Bhattacharyya系数来度量目标模板与候选目标区域的相似性，并以此相似性作为遗传算法适应度函数，以候选目标中心坐标作为参数编码，利用遗传算法进行匹配搜索，最终获得最佳候选区域中心位置，同时以该位置作为观测值，进行下一帧预测。实验结果表明，该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

前景判别的局部模型匹配目标跟踪

目的 在复杂背景下,传统模型匹配的跟踪方法只考虑了目标自身特征,没有充分考虑与其所处图像的关系,尤其是目标发生遮挡时,易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种前景判别的局部模型匹配(FDLM)跟踪算法。方法 首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像分割成若干超像素块。然后,将所有的超像素块组建向量簇,利用判别外观模型建立包含超像素块的目标模型。最后,将建立的目标模型作为匹配模板,采用期望最大化(EM)估计图像的前景信息,通过前景判别进行局部模型匹配,确定跟踪目标。结果 本文算法在前景判别和模型匹配等方面能准确有效地适应视频场景中目标状态的复杂变化,较好地解决各种不确定因素干扰下的跟踪漂移问题,和一些优秀的跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Lemming、Liquor、Shop、Woman、Bolt、CarDark、David以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为9.76、28.65、19.41、5.22、8.26、7.69、8.13、11.36、7.66,跟踪重叠率分别为0.69、0.61、0.77、0.74、0.80、0.79、0.79、0.75、0.69。结论 实验结果表明,本文算法能够自适应地实时更新噪声模型参数并较准确估计图像的前景信息,排除背景信息干扰,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

基于卡尔曼滤波的多区域关联运动目标跟踪

针对视频目标跟踪中的遮挡及跟踪漂移问题,提出一种基于卡尔曼滤波的多区域关联运动目标跟踪算法。该算法将目标划分为多个区域并构建无向图,通过卡尔曼滤波预测出各区域中心,再结合灰度直方图匹配及相邻区域的位置关系,计算出各区域观测中心,最后应用卡尔曼滤波修正观测中心实现跟踪。对两区域人体目标跟踪的实验结果表明,与各区域单独采用Mean Shift跟踪算法相比,所提算法在目标遮挡、目标与背景特征相似的情况下,依然具有较好的鲁棒性和实时性。     

融合帧间差分与碰撞算法的快速跟踪预测算法

传统的运动目标跟踪预测算法难以保证机器人对高速运动目标的快速捕捉和提前预测,尤其是运动目标在滑行过程中发生碰撞改变了原有的运动方向,针对这一问题提出了基于帧间差分与碰撞算法相结合的运动目标跟踪预测算法.通过帧间差分法快速识别出平面内运动物体的具体位置和运动速度,根据其运动速度方向判别运动目标是否发生碰撞.当运动目标在运动过程中发生碰撞,采用LS-DYNA显示动力分析软件建立碰撞仿真模型,并用MATLAB拟合仿真数据得到碰撞算法,结合碰撞算法对运动目标的运动轨迹进行预测.结果表明以帧间差分和碰撞算法相结合的运动目标检测跟踪算法对于在平面内运动目标的跟踪预测方面速度更快,完全能够满足机器人对算法快速性的要求.     

结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法

针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大灰度值和最小灰度值进行线性加权;之后结合能抵抗阴影影响的改进的LBP纹理特征,采用类似混合高斯背景模型原理的思想提取多个运动目标检测背景模型。精简提取得到的LBP纹理的种类,减少计算量,以达到实时性的要求。实验结果表明,该算法与同类算法相比更有效地去除阴影对运动目标检测的影响,也满足实时性的要求。     

基于差分法的均值漂移单目标跟踪

研究了一种基于差分法原理的MS跟踪算法。当MS跟踪目标位置发生较大偏移时,通过使用差分法提取的目标形心位置对其进行修正。实验结果表明,该方法应用于运动目标的跟踪具有良好的跟踪效果。