一种基于Snake和强跟踪滤波器的目标跟踪方法

结合Snake和强跟踪滤波器提出一种新的目标跟踪方法.由于采用了贪婪算法,提高了Snake的收敛速度;采用滤波器进行预测,缩小了Snake的收敛范围,进一步提高了算法的运行速度,跟踪的实时性得到加强.同时,由于强跟踪滤波器的出色表现,对于运动目标的突变,本文的方法也能进行较好的跟踪.实验表明,本文的方法确是一种快速、有效的运动目标跟踪方法.     

自适应模板更新和目标重定位的相关滤波器跟踪

针对核相关滤波器在跟踪中因目标快速运动导致的目标易丢失和部分遮挡问题,本文在多特征尺度自适应核相关滤波器(Scale Adaptive with Multiple Features tracker,SAMF)基础上,提出一种融合自适应模板更新和预测目标位置重定位的核相关跟踪算法。采用联合目标移动速度和特征变化的模板更新机制增大对目标快速运动适应性,根据长时滤波器和短时滤波器协作跟踪提出目标位置修正和重定位模型提升跟踪器应对目标部分遮挡的能力。在OTB-2015视频序列集100组序列中与序列集提供的算法进行对比,本算法跟踪精度相比SAMF提升2%。在目标发生快速移动时本文算法具有更好的追踪目标能力,目标重定位也很好地解决了目标部分遮挡问题。     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

提出了一种基于彩色特征的抗遮挡目标跟踪算法。利用mean shift递推寻找当前帧目标的位置,并通过Kalman滤波估计目标状态。选用对目标部分遮挡具有鲁棒性的加权量化彩色直方图作为目标特征的概率分布,用Bhattacharyya系数作为特征相似性度量。提出一种目标遮挡因子,作为目标被遮挡程度的判断根据。当目标严重遮挡后,观测位置不再满足Kalman滤波的条件,采用目标状态量外推取代Kalman状态更新来预测目标当前的位置。实验结果表明,此方法对于部分遮挡以及全遮挡有较好的鲁棒性。     

基于Kalman滤波的视觉预测目标跟踪及其应用

为了使得护理服务机器人实现一种平滑、柔顺的任务执行过程,建立了基于图像处理的视觉信息感知的几何模型,提出一种基于Kalman滤波预测估计的视觉信息感知方法,并据Kalman滤波理论建立了对包括机器人终端手抓等目标状态进行预测跟踪的模型,同时利用建立的模型在护理服务机器人系统中进行了试验研究,试验结果表明所提出的方法可以较好的对目标状态进行预测估计,通过“预测—校正”可以实现一种快速准确的视觉信息感知。该方法应用在护理服务机器人系统中可以减少视觉通道反馈信息的时间滞后问题,增强了人机对话和信息感知能力。     

一种运动目标检测与跟踪的方法研究

针对视频序列中运动目标的检测与跟踪进行了研究,提出了一种基于视频序列的YCbCr模式归一化定义,利用三帧图像差分,区域生长生成运动矩形框的方法对目标进行运动分割;并利用基于速度差的粒子滤波器对运动框的移动进行预测,从而达到快速跟踪运动目标的目的。实验结果表明通过调节内部参数,在固定摄像机不复杂背景下对人、车运动目标检测与跟踪是快速且有效的。     

视频序列中运动目标分割算法

提出了一种视频序列中运动目标的分割算法.首先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿,并和上一帧进行差分运算,从而检测出运动变化区域,然后基于灰度的相似性对当前帧进行过分割,并结合运动变化区域分割出运动目标.实验结果表明,该方法能取得较好的结果,并具有较强的鲁棒性.     

基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪

泳池是一个变化较大的动态场景,会受到气泡、光照强度和水波等因素的干扰,针对泳池环境的复杂性特点,本文提出一种基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪算法。首先,结合Mean Shift算法中的核函数原理和目标模型,以RGB颜色直方图为核心建立水下运动目标模型,然后在粒子滤波跟踪水下目标的过程中,利用Mean Shift算法对粒子进行收敛,使粒子的分布更加接近目标的真实位置。仿真试验结果表明,本文提出的算法能够克服水波、阴影、气泡、遮挡等因素的干扰,实现了水下复杂背景下的实时稳定的目标跟踪。     

一种快速跟踪带通滤波器的实现

使用专用滤波芯片MF10构成带通滤皮电路，变速信号的频率通过单片机的测量、修正、倍频处理后输出作为MF10时钟，以控制MF10的带通中心频率，从而实现跟踪滤波。实验证明，对于1Hz-50Hz的变速信号，滤波效果很好，还可以通过改变单片机的晶振频率来调整滤波的频率范围。     

基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪

鉴于水下的特殊环境,本文利用均值漂移算法对水下视频中的运动目标进行跟踪.首先对水下视频目标对象和候选目标对象分别建立RGB颜色分布加权直方图模型,将这两个模型进行匹配,匹配度用Bhattacharrya系数来表示,搜索出与目标最匹配的候选目标并且更新目标模型,依此类推,从而在视频序列中实现目标跟踪.仿真实验证明,基于均值漂移算法的目标跟踪能够克服水下视频环境中干扰运动目标跟踪的因素:水波、倒影、气泡、游泳池浮标的遮挡等,进一步与基于Kalman滤波器的水下目标跟踪相比(对比),目标跟踪结果表明本文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标进行稳定实时的跟踪.     

运动目标跟踪系统的图像处理单元设计

运动目标跟踪系统的图像处理单元对于系统跟踪的准确性与实时性至关重要.文中将跟踪系统采集到的动态图像序列经过预处理后送入图像处理单元进行中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪,实现对运动目标的信息跟踪.该文对传统的中值滤波算法进行改进,同时对Sobel边缘检测算法进行改进,减少了系统的运算时间,使系统的图像处理单元具有更快的处理速度和更高的实时性.     

基于状态分割的运动目标实时跟踪

针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。      

连接型非刚体运动图像序列的特征点跟踪算法

以连接型非刚体运动的典型代表人体为研究对象，提出了一种运动图像序列中的特征点跟踪算法。     

基于Mean Shift和灰色预测的快速运动行人跟踪

针对MeanShift跟踪算法在跟踪快速运动的行人时往往不能持续跟踪的不足,提出了一种基于GM（1,1）灰色预测的MeanShift运动行人跟踪算法。依据行人衣装颜色分布建立了目标模板,利用GM（1,1）模型预测行人可能出现的位置并作为搜索目标的起始点,在该点邻域内利用MeanShift迭代求取行人的实际位置。实验结果表明,本算法对于快速运动行人和被遮挡行人均能给出较为良好的跟踪效果,并减少了MeanShift的迭代次数。     

基于目标特征提取和EKF的位置跟踪方法

针对设备对接等特殊环境对导航定位系统的需求,提出了一种新的基于激光测距传感器进行位置跟踪的方法,主要包含激光雷达成像特征匹配和EKF滤波跟踪两部分,相比传统的雷达与视觉定位具备高精高速等特点。在搭建的实验平台上通过进行室内跟踪实验,最终验证了该方法的有效性。     

基于DM6437的运动目标跟踪系统研究

基于DM6437开发板和Mean Shift算法设计出一个目标跟踪系统.DM6437是TI公司推出的一款高性能适于图像处理的DSP芯片.Mean Shift算法采用核函数直方图建模,对目标遮挡、变形以及背景的变化都不敏感,而且它的算法实时性好,有利于在DSP上的实现.该系统对PC机上的选定目标实现了较好的跟踪效果.     

基于稀疏表示的视觉机器人运动目标跟踪研究*

针对分类器学习常常面临高维数据的问题,借助稀疏表示理论对目标样本多尺度Harr特征进行数据降维,构建朴素贝叶斯分类器进行目标正负样本的学习和更新,选择具有最大分类器响应值的样本作为目标的当前状态,实现了对运动目标的快速而有效的跟踪。实验结果表明该方法适用于机器人运动目标跟踪,在提高实时性的同时能保持一定的鲁棒性。     

基于动态聚类的地面移动目标的低空跟踪

文中提出了一种基于动态聚类的地面移动目标低空跟踪方法。该方法根据目标跟踪的实际情况选择分类特征,确定聚类准则函数,采用动态聚类方法,依次对像平面上的象素进行子窗口聚类,然后对子窗口内的象素进行运动区域聚类,最后对运动区域的象素进行目标聚类,从而比较精确地获得被跟踪目标的重心位置,并将其作为下一帧的聚类中心。由此,目标跟踪的过程变成一个动态聚类的过程。该方法是一个非监督学习方法,简单实用,仿真实验也证明了该方法的有效性。     

基于产品组态图的跟踪创新方法研究

提出一种基于产品组态图的跟踪创新方法,其实质是将产品创新模板理论和TRIZ技术进化理论集成应用于概念设计阶段。首先在概述产品组态图的基础上,提出了基于产品组态图的跟踪创新过程模型;然后,深入研究和探讨了产品组态图的建立过程和基于产品组态图的创新概念设计过程;最后,以专利US4749063为待改进产品,对所提出方法的有效性和实用性进行了验证。     

基于视频的交通流量的统计方法

交通流量的统计是智能交通系统的核心问题,准确并迅速地统计车流量对交通系统的控制提供了参考和保障。现在应用较多的车辆检测器有环形线圈检测器、微波检测器以及光电式检测器等,但是上述方法都存在硬件寿命不长,干扰较大等缺点。近年来随着计算机视觉技术的日益成熟,基于视频的检测技术得到了众多学者和专家的推崇。文章从车辆检测和车辆跟踪及统计两个方面介绍了基于视频的交通流量的统计方法。