基于均值漂移—连通域标记的多目标跟踪算法*

提出一种基于Mean Shift改进算法与连通域标记的多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,对目标瞬间丢失、目标遮挡或重叠时目标跟踪失败等情况有较好的改进。在跟踪过程中,当目标丢失时,基于改进的Mean Shift算法能自适应调整搜索窗口尺寸和方向。通过自适应扩展搜索窗口,利用连通域标记算法搜索目标并计算其矩特征来获得跟踪目标的重心和大小信息,并将获得的位置和尺度信息作为下一帧Mean Shift算法跟踪初始坐标和尺度,统计目标区域颜色直方图作为Mean Shift算法目标模型,从而解决了因目标速度过快而引起的目标瞬间丢失问题。最后研究结果显示,这种改进的目标跟踪算法可以有效改善多目标跟踪的性能,实现目标连续跟踪。     

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。     

改进的高效Camshift跟踪算法

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用IIR滤波器对目标运动速度、加速度等参数自适应地修正。实验证明,改进的Camshift有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使运动目标做加速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度。     

一种时空域联合的机动视频目标精确跟踪方法

提出一种采用Bhattacharyya系数最大化并联合时空域信息的视频目标跟踪方法。时域通过卡尔曼滤波预测目标的运动信息,空域用Camshift算法精确匹配视频目标。由于运动目标机动性比较强,卡尔曼滤波预测的位置和真实位置存在较大的误差,容易导致下一步跟踪失败。采用基于Bhattacharyya系数的由粗到精的核匹配搜索方法,在卡尔曼滤波预测的位置基础上适当扩大搜索范围,通过Bhattacharyya系数最大化确定初始匹配窗口,再用Camshift算法精确匹配视频目标。实验证明该方法对机动快速运动目标具有很高的跟踪精度。     

改进的Camshift跟踪算法研究

Camshift是使用颜色直方图作为特征的一种跟踪算法。它利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,定位出当前图像中目标的中心位置。从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。实验结果表明,改进的Camshift有效地克服了Cam-shift算法自身的缺陷,即使在图像背景复杂且不规则的情形下,仍然能有效的跟踪到目标。     

基于改进的均值漂移和卡尔曼滤波的目标跟踪算法

针对固定搜索窗口均值漂移算法在目标运动速度过快或目标尺度发生变化而导致跟踪失败的问题,提出一种与卡尔曼滤波相结合的自适应窗口跟踪算法。首先用卡尔曼滤波算法对运动目标进行预测及更正,设定感兴趣区域,并利用均值漂移算法确定搜索窗口大小和位置,同时结合Bhattacharyya系数进行目标定位,实现视频中目标跟踪。通过对比分析和实验结果,改进算法对目标尺度发生变形时具有较好的鲁棒性和准确性。     

絮凝体沉降速度在线测量方法研究

絮凝体沉速可作为评价絮凝效果的指标,也可作为控制混凝剂加注量的依据.提出一种在线测量絮凝体沉速的方法,通过连续采集絮凝体图像,经计算机数据处理,结合多目标跟踪算法,跟踪絮凝体运动轨迹,计算每一个絮凝体的沉速.针对多目标跟踪中出现的目标瞬间丢失、交叉、合并或分离等异常情况,采用一种模糊推理关联算法与自适应卡尔曼滤波组合的多目标跟踪方法.实验结果表明,这种组合算法实现了絮凝体沉降速度的实时监测,可更精确方便地进行混凝剂加注的自动控制.     

移动机器人实时目标跟踪系统设计与实现

针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求,提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标.将Kalman预测值作为目标初始位置,补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移.在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因,根据原因自适应拓展搜索窗口作为Cam-shift算法的下一帧初始搜索窗口.为了验证改进算法的有效性,自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统.实验结果表明:该系统具有很好的鲁棒性和实时性.     

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。