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基于CamShift的目标跟踪算法 总被引:7,自引:4,他引:7
CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标. 相似文献
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在研究融合运动目标位置预测的Mean Shift跟踪算法和双目立体视觉中的空间点定位算法的基础上,基于双目视觉设计了双目立体视觉运动目标跟踪和测量系统,并在所进行的跟踪与测量实验中,提取了运动目标质心的三维坐标序列,实现了对目标深度和速度的测量。 相似文献
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为实现具有单目视觉的双足机器人对目标物体的定位测距,根据针孔成像和几何坐标变换原理,提出一种基于单目视觉系统自身固定参数计算目标物体深度信息的几何测距方法;该方法利用双足机器人自带的单目视觉系统的固定参数,通过几何映射关系求解目标物体在三维空间内的坐标位置及相对于机器人的距离,克服了由于外界环境变化以及对参照物识别时所产生的误差影响测距定位精度的问题,从而实现基于单目视觉的目标物体精确跟踪定位;并对所提出方法进行了实验,得到比理论结果误差较小的实验数据,证明了方法的可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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CamShift算法是一种实时的跟踪算法,它是利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。本系统主要是基于CamShift的算法设计一个对运动目标跟踪检测系统,本系统既可以对室内环境的运动目标进行跟踪,也可以对视频流中的运动目标进行跟踪。 相似文献
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邱亮 《电脑编程技巧与维护》2012,(10):76-77
通过实验,对几种常用的图像处理方法在单目计算机视觉下进行目标的跟踪与识别,并进行对比,总结出各方法在不同场景中的处理效果,并提出了相应的使用建议。 相似文献
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针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。 相似文献
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针对小型无人飞行器跟踪目标的问题,提出了一种基于双目视觉和Camshift算法的无人飞行器目标跟踪以及定位算法。双目相机得到的左右图像通过Camshift算法处理可得到目标中心特征点,对目标中心特征点进行三维重建,得到机体坐标系下无人飞行器与目标间的相对位置和偏航角,应用卡尔曼滤波算法对测量值进行了优化,将所得估计值作为飞行控制系统的反馈输入值,实现了无人飞行器自主跟踪飞行。结果表明所提算法误差较小,具有较高的稳定性与精确性。 相似文献
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RoboCup标准平台比赛(SPL),由于环境的动态性,需要NAO机器人根据场上情况快速稳定地确定自身位姿状态。介绍了一种基于KD树的最近邻搜索实现特征匹配建立色表、通过颜色识别进行场地建模、根据单目视觉测距来实现NAO机器人的自定位的方法。实验证明,方法在各种复杂的环境影响下,能够快速有效的识别目标,并准确的实现机器人的自定位。 相似文献
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为解决针对三维立体屏幕的定位问题,提出了基于双目视觉与目标识别、拟合的屏幕定位算法。首先利用边缘检测算法提取屏幕轮廓,获取屏幕在二维图像中的位置;其次利用双目视觉算法对识别出的屏幕进行深度数据采集,利用最小二乘法对采集的屏幕空间数据进行空间拟合得到屏幕的空间方程;最后计算屏幕顶点在三维空间中的位置从而确定屏幕范围,至此完成在三维空间中对屏幕的定位。实验结果表明,该方法计算得到的屏幕位置具有较高准确度。 相似文献
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视频图像跟踪算法中,手动核准目标初始参数困难、精度不高且易导致跟踪失效,针对以上问题,提出一种利用人眼视觉获取显著运动目标中心位置并提取尺寸的方法。该方法结合图像亮度及视频前后帧运动特征,可自适应获取人眼敏感运动目标最佳中心点及区域范围。仿真结果表明,该方法能准确定位显著运动目标,在背景运动或与目标差距较小时仍具有良好的性能。 相似文献
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