基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪.该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,...     

一种基于SIFT特征光流的运动目标跟踪算法

针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪。实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现。     

基于光流和压缩感知的目标跟踪

由于姿态变化,光照改变,遮挡以及运动模糊等因素,开发有效和实时的目标跟踪算法是一个有挑战性的任务。因此,在复杂的实际环境中使用单一的检测与跟踪算法已无法满足目标跟踪的实用性要求。本文基于光流法和压缩跟踪算法,提出一种融合跟踪、在线学习以及检测技术的目标跟踪方法。实验结果表明,该方法提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。     

基于尺度不变特征的光流法目标跟踪技术研究

针对目标跟踪问题中目标和场景动态变化的问题,提出了一种结合尺度不变特征变换（SIFT）和光流估计算法并改进模板更新策略的目标跟踪算法。SIFT特征是一种局部特征,具有尺度和旋转不变性。光流场反映的是一种全局特征,表示像素点强度的变化。SIFT特征点可以很好地满足光流估计的条件。实验结果表明这种改进后的目标跟踪算法能应用于部分遮挡的情况,并且相对于传统光流法具有更高的精确度。     

融合光流检测与模板匹配的目标跟踪算法

针对传统的目标跟踪算法需要人工选择目标且不能较好地处理目标的尺度变化问题,提出融合光流检测与模板匹配的目标跟踪算法。首先通过结合光流信息与图像分割结果从视频中自动地检测和提取运动目标,实现基于检测的跟踪;当检测跟踪结果不可靠时,再利用模板匹配定位目标位置,实现基于匹配的跟踪;最后,通过自动更新模板,使得跟踪框能够自适应目标的尺度变化。实验结果表明该算法能够在自适应目标尺度变化的同时获得较为稳定的跟踪结果。与其他三种算法相比,所提方法在目标的自动检测提取与尺度自适应方面具有优势。     

基于改进光流算法的机器人目标跟踪系统

基于计算机视觉的机器人运动目标检测与跟踪,就是建立起一种机器人视觉与电机驱动相关联的系统。光流算法在此类系统中有着广泛应用,但是求取所需稠密光流场的运算量过大是其明显的缺点。为减少计算时间,提高跟踪系统响应速度,引入均值平滑算法对传统H-S(Horn和Schunck)光流算法进行改进,并在此改进算法基础上建立起目标跟踪系统。通过此系统,机器人可以根据采集到的图像的光流场变化来检测运动目标,再通过对光流场的奇异值分解,对跟踪系统模型所需参数进行估算,并驱动机器人做出相应动作,保持对目标的跟踪,从而使机器人对周围环境变化做出及时、准确的动作。经过实验证明改进后的光流算法有效的减少了计算时间,增强跟踪系统的实时性能。     

基于LK光流跟踪法的有效目标点增强跟踪

为了提高基于几何形态的物体跟踪方法的准确率,详细分析了基于几何形态的物体跟踪方法下目标点的正确性,并根据分析的结果 ,在对目标物体采样时选取更容易被跟踪到的目标点,对于跟踪的结果 ,排除由于背景影响产生的无效目标点,从增强有效点和排除无效点这两方面入手,提出了基于LK光流法的有效点增强跟踪算法。实验证明,提出的算法能够更加有效地跟踪物体,尤其是当目标快速运动或者发生形变时,能够有效地减少跟踪目标的中心错误率。     

基于运动区域检测的运动目标跟踪算法*

针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性, 实现了视频对象目标的跟踪。     

基于微分光流和粒子滤波的视频运动目标跟踪

针对传统跟踪方法中存在的背景遮挡问题,提出一种基于微分光流的粒子滤波跟踪方法。该方法建立一个用于描述目标的微分光流模型,该模型在每一帧的跟踪处理之前获得更新。使用光流相似函数计算目标与粒子所表示区域的相似度,通过粒子     

点线光流预测机制的图像序列运动直线跟踪

目的 针对复杂场景图像序列中运动直线特征的提取、跟踪问题,提出一种基于点、线光流预测机制的图像序列运动直线跟踪方法。方法 首先根据图像直线的表达式定义点、线光流基本约束方程,由基本约束方程推导出关于点光流与直线光流对应关系的3个重要推论。然后依据点、线光流对应关系,利用图像序列中直线特征上的像素点光流计算直线光流的估计值并根据直线光流阈值筛选图像序列运动直线。最后由筛选出的运动直线及直线光流估计值计算直线的预测坐标并在Hough域内进行跟踪匹配,得到图像序列运动直线跟踪结果。结果 通过合成及真实图像序列实验验证,本文方法能够准确地筛选出图像序列中感兴趣的运动直线,并对运动直线进行稳定地跟踪、匹配,直线跟踪结果未产生干扰直线的误匹配,直线跟踪时间消耗不超过12 s。结论 相对于传统的直线跟踪、匹配方法,本文方法具有较高地直线跟踪精度和较好的鲁棒性,更适用于复杂场景下的运动直线跟踪、匹配问题。     

一种改进的帧间差光流场算法

结合运动目标检测帧差法运算速度快和光流法活动目标检测准确度高的特点,提出一种改进的帧间差光流场计算的运动目标检测算法。在帧差部分采用隔帧差分从而可以检测到帧间位移小于1个像元而多帧累积位移大于1个像元的运动点目标;在光流计算时,引入通用动态图像模型（GDIM）建立新的光流约束条件,克服了亮度变化引起的约束方程不成立问题。算法仅对帧差法后图像中不为零的像素进行光流场计算,提高了目标检测的准确性和检测速度。仿真实验证明了该算法的有效性。     

低视点下遮挡自适应感知的多目标跟踪算法

目的 针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法 首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果 实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP (multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll (recall)、ML (mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN (spatial-temporal relat...     

融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪

目的 为解决运动目标跟踪时因遮挡、尺度变换等产生的目标丢失以及传统匹配跟踪算法计算复杂度高等问题,提出一种融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪算法.方法 本文算法利用感知哈希技术提取目标摘要进行模板图像识别匹配,采用匹配跟踪策略和搜索跟踪策略相配合来准确跟踪目标,并构建模板评价函数和模板更新准则实现目标模板的自适应更新,保证其在目标发生遮挡和尺度变换情况下的适应性.结果 该算法与基于NCC(normalized cross correlation)的模板匹配跟踪算法、Mean-shift跟踪算法以及压缩跟踪算法相比,在目标尺度变换和物体遮挡时,跟踪的连续性和稳定性更好,且具有较低的计算复杂度,能分别降低跟踪系统约6.2%、 6.3%、 9.3%的计算时间.结论 本文算法能有效实现视频场景中目标发生遮挡及尺度变换情况下的跟踪,跟踪的连续性和稳定性良好,且算法具有较低的计算复杂度,有利于实时性跟踪系统的构建.     

双目轮式移动机器人的运动目标识别与跟踪

研究在室内相对复杂背景下的运动目标识别与跟踪,采用Hu氏不变矩作为目标特征,通过环形方式搜索种子点进行目标区域生长,在有干扰的情况下检出目标,并估计相对位姿和控制本体机器人快速跟踪目标.用Intel的计算机视觉库OpenCV实现图像预处理、图像分割、孔洞填充、区域生长和特征提取.实验结果表明,系统能对运动目标进行实时稳定快速的跟踪,适用性强.     

基于运动信息与Hog特征的伪装色移动目标跟踪

针对复杂背景下伪装色运动目标的跟踪问题,提出一种基于运动信息与梯度方向直方图的跟踪方法。通过金字塔光流法获取视频序列中目标运动矢量范围;利用目标区域的灰度特征以及Hog特征构建特征向量,沿着运动主方向在速度大小范围内进行二分法匹配,进而确定目标的准确位置。实验结果表明,针对平缓变化的视频序列,对于颜色色调范围较大或者边缘结构较为明显的伪装色运动目标具有良好的跟踪效果。     

动态背景下的稀疏光流目标提取与跟踪

目的 针对背景和摄像机同时运动情况下的运动目标提取与跟踪,提出一种基于稀疏光流的目标提取与跟踪新方法。方法 首先,利用金字塔LK光流法生成光流图像匹配相邻两幅图像的特征点,依据光流图像中的位移、方向等光流信息初步划分背景和前景目标的特征点;然后利用中心迭代法去除不属于目标运动区域的噪声特征点;最后,通过前N帧图像目标特征点的最大交集得到属于目标的稳定特征点并在后续帧中进行跟踪。对于后续跟踪图像中存在的遮挡问题,引入了一个基于特征点的遮挡系数,运用Kalman预估算法得到目标位置的预测,并且在目标重新出现时能够迅速定位目标。结果 与已有的光流匹配算法相比,本文算法的目标特征点误检率降低了10%左右,成功跟踪率达到97%;引入预估器使得本文算法对有遮挡运动目标也能够实现准确跟踪和定位。结论 本文算法对复杂动态背景下无遮挡和有遮挡的持续运动目标跟踪均具有准确识别定位性能,满足实时要求,适用于缓慢或者快速移动的运动场景目标提取和目标跟踪。     

基于Mean Shift的多模板目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一,并得到广泛应用。其中基于Mean Shift的运动目标跟踪算法因其计算量小,实时性好,简单易行等特点而受到广泛关注,但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡的情况跟踪效果不佳,留下了改进空间。在传统基于Mean Shift运动目标跟踪方法基础上,通过创建并维护多样性模板库为跟踪过程提供更丰富的目标描述信息,提高算法运动目标跟踪效果。实验结果表明,新算法较好地解决了在目标突变和严重帧丢失情况下不能准确跟踪目标的问题,并且对目标的完全遮挡也具有很好的鲁棒性。