单目视觉室内无人飞行器运动目标测距技术研究

为了准确检测动态背景中运动目标并对其测距,实现室内无人飞行器避障需求,本文研究一种基于单目视觉的运动目标测距方法。在惯性信息辅助提高运动目标检测跟踪效率的同时,推导基于小孔成像几何约束的测距算法。在初步解算距离情况下,研究针对摄像机俯仰角误差的测距补偿方法。实验结果表明,本文算法不仅能够完整检测和跟踪运动目标,并且便于准确快速求取运动目标到摄像机的距离,具有重要的工程参考价值。     

一种基于Hausdorff距离的运动物体跟踪算法

针对视频处理中运动物体的检测和跟踪问题,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪算法。新算法提出首先采用多尺度分水岭变换获取运动物体模型,消除了传统基于分水岭变换算法存在的缺陷;然后使用部分Hausdorff距离实现后续帧中运动物体模型的匹配;最后再次使用多尺度分水岭算法完成运动物体模型的更新。实验表明,该算法可以有效地跟踪多个刚体或非刚体目标。     

彩色序列图像中实时运动目标跟踪方法

提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来跟踪运动物体;然后再更新Mean Shift的目标模板。实验结果表明,该算法能够克服Mean Shift算法对尺度变化的物体的跟踪效果较差且不能检测突然出现在图像序列中的物体的不足,快速准确地跟踪各种物体。     

基于机器视觉的机器人测距研究

机器人测距技术是机器人导航、路径规划以及协作编队关键技术之一。基于透视投影几何原理,提出了单目视觉测距模型,实现物体测距。单目视觉测距模型实现了在摄像机与目标平面平行或者有夹角情况下,对目标物体距离的测量。实验结果表明,所提出的测距模型和和所用的算法,不仅避免了复杂的摄像机标定,而且测量速度快,能够实现对目标物体空间距离的精确测量。     

基于FPGA的运动目标实时检测系统设计

目标识别是智能安防监控视频处理系统中重要内容,为了满足安防系统小型化实时性等应用需求,本文设计了一种基于FPGA平台的运动目标识别系统。该系统采用 CMOS摄像头作为视频采集器,SDRAM作为视频流缓存及存储介质,FPGA对视频流进行灰度化和帧差法算法处理,并将结果传输至显示器终端,从而实现图像采集和目标识别跟踪和显示。测试结果表明,本系统在一定测距范围内可有效稳定地跟踪运动目标物体,可进一步应用于安防领域中。     

视频目标检测匹配跟踪算法优化研究

针对目前视频目标检测匹配跟踪算法不能满足视频监控的高实时性要求,不能满足当前硬件平台主流技术的问题,研究了差分目标检测和匹配跟踪算法的优化实现问题.为优化算法减少计算量,选用了连续帧训练背景的方法,利用背景差分检测出场景中的运动物体,采用模板匹配跟踪算法,将目标检测和跟踪算法在DM642上优化并实现.仿真结果表明,经过算法和程序级的优化,程序运行时间大大减少,可在CIF格式下较好地进行多物体的实时检测与跟踪.     

基于视觉的增强现实运动跟踪算法

增强现实系统不仅具有虚拟现实的特点同时具有虚实结合的新特性，为实现虚拟物体与真实物体间的完善结合，必须实时地动态跟踪摄像与真实物体间的相对位置和方向，建立观测模,墼是而通过动态三维显示技术迅速地将虚拟物体添加到真实物体之上，然而目前大多数增强现实系统的注册对象均匀静物体，运动物体的注册跟踪尚很少有人涉足。该算法通过标志点的光流场估计真实环境中运动物体的运动参数，根据透视投影原理和刚体的运动特性确定摄像机与运动物体间的相对位置和方向，实现增强现实系统的运动目标跟踪注册。该算法构架简单、实时性强，易于实现，扩展了增强现实系统的应用范围。     

基于全景摄像头的柱面展开及实时目标跟踪

传统摄像头在获取大范围复杂场景中的感兴趣目标时,容易出现目标物体丢失或遮挡等问题。为此,提出一种基于全景摄像头的柱面展开及运动目标实时跟踪算法。通过改进的柱面展开算法对360。摄像头获取的全景图像进行还原展开,解决全景图像中的成像扭曲问题。利用CamShift和Kalman预测相结合的算法跟踪运动目标。实验结果表明,在运动目标存在遮挡、短暂消失或同色物体干扰的情况下,该方法能实现对全景范围复杂环境中运动目标实时鲁棒的跟踪。     

监控场景中的运动物体提取技术研究

针对监控场景中因存在遮挡而无法有效地提取出完整的运动序列这一问题,提出了一种将ViBe前景检测算法和改进后的粒子滤波跟踪算法相结合的跟踪提取方法。首先用ViBe来提取出场景中所有运动物体的前景轮廓;其次用粒子滤波来检测和跟踪目标物体;最后通过与目标物体的关联轮廓求交运算以及跟踪区域的反馈调节完成对目标物体运动帧序列的提取。当运动物体发生遮挡时,采用将跟踪区域内所检测到的前景轮廓重新加入到目标物体的关联轮廓中以保证后续可以继续用关联轮廓交集来提取。实验结果表明,该方法能够很好地保证提取的质量,并有效地解决了局部遮挡与全局遮挡情况下运动物体完整运动序列的提取。     

一种四轴飞行器单目视觉测距算法

为解决四轴飞行器在执行目标检测与跟踪任务时无法判断机身与障碍物或跟踪目标之间安全距离问题,提出一种四轴飞行器单目视觉测距算法,算法融合基于帧间差分技术的水平测距模型与基于小孔成像的垂直测距模型.首先,算法可利用基于YOLOV4-Tiny的目标检测算法识别视频帧中的物体类别,并可在视频帧中框选出被测物体,依据现场环境选择最佳的测距方法进行测距;其次,系统终端执行测距方法,基于被测物体的视频帧成像位置与设定参数之间的差值控制四轴飞行器飞行,并记录飞行数据;最后,通过测距模型对飞行数据进行处理,计算出四轴飞行器在初始位置和最终位置与被测物体之间的距离.通过在特洛(Tello)飞行器平台上的实际飞行验证,实验结果表明所提出的四轴飞行器单目视觉测距算法可以有效分析出视频帧中各物体的景深,测距误差百分比均值为4.07%.在四轴飞行器与障碍物或跟踪目标之间距离较近,却无法评估此距离是否处于安全距离时,所提出的算法可为搭载单目摄像头的四轴飞行器提供可靠的测距技术支持.     

基于背景差分法和CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计与实现

针对云台摄像头转动时会暂时性丢失跟踪的运动目标的问题,提出了一种基于背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计方案。该系统在云台摄像头静止的情况下采用改进的背景差分法检测运动目标,在云台摄像头转动的过程中采用连续CAMShift法跟踪运动目标,并通过型心坐标追踪运动目标的轨迹。仿真结果表明,结合背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。     

移动目标追踪系统的设计及实现

移动目标追踪系统是实现一款智能小车对运动的物体进行识别、循迹、追踪等。采用智能路径规划方法,借助STM32主控制芯片,以其丰富的硬件资源为基础,连接可编程的OPENMV摄像头模块、电机驱动模块、电机和编码器,使用C语言进行控制编程,设计了一款移动目标追踪系统;摄像头对物体采集图像,计算出物体的坐标和物体与小车的距离,传给主控制器;主控制器将小车的坐标与小车到物体的距离作为PID算法的输入,通过优化后的PID算法调节PWM去控制电机运行,完成对物体的循迹、追踪。实验结果表明,在优化后的PID算法的控制下,无论物体是运动还是静止,小车都能够比传统的PID算法控制更加快速、稳定的追踪到物体,直到小车追踪到物体并且稳定的保持相对静止状态。     

Low complexity-low power object tracking using dynamic quadtree pixelation and macroblock resizing

In this paper, a high speed, reliable, low memory demanding and precise object detection and tracking algorithm is proposed. The proposed work uses a macroblock of rectangular shape, which is placed in the very first frame of the video to detect and track a single moving object using monocular camera. The macroblocks are positioned in the field of view (FOV) of camera where the probability of occurrence of object is high. After placing macroblocks, a threshold value is examined to detect the presence of objects in the selected macroblocks. Afterwards, a quadtree approach is used to minimize the bounding box and to reduce the pixelation. A tracking algorithm is proposed which illustrates a unique method to find the moving directional vectors. The proposed method is based on macroblock resizing, which demonstrates an accuracy rate of 98.5% with low memory utilization.     

Inference topology of distributed camera networks with multiple cameras

This paper proposes an inference method to construct the topology of a camera network with overlapping and non-overlapping fields of view for a commercial surveillance system equipped with multiple cameras. It provides autonomous object detection, tracking and recognition in indoor or outdoor urban environments. The camera network topology is estimated from object tracking results among and within FOVs. The merge-split method is used for object occlusion in a single camera and an EM-based approach for extracting the accurate object feature to track moving people and establishing object correspondence across multiple cameras. The appearance of moving people and the transition time between entry and exit zones is measured to track moving people across blind regions of multiple cameras with non-overlapping FOVs. Our proposed method graphically represents the camera network topology, as an undirected weighted graph using the transition probabilities and 8-directional chain code. The training phase and the test were run with eight cameras to evaluate the performance of our method. The temporal probability distribution and the undirected weighted graph are shown in the experiments.     

Object tracking for mobile robot based on intelligent method

This paper proposed the real-time tracking algorithm in the active camera system, which is based on the intelligent method. To separate the object from background, the similarity of the color is analyzed through the fuzzy inference engine. And after segmentation, the local difference method between the continuous images is used to track the moving object. The experiment is performed using the developed embedded camera system with an ARM processor. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

基于DSP的运动目标跟踪系统

描述了一种以TMS320C6701数字信号处理器为核心的高速图像处理板和图像实时采集卡及摄像头构成的实时运动跟踪系统。在对采集的实时图像序列进行如十预处理后．采用了金字塔结构的图像存储方式和特征点跟踪算法埘运动目标进行跟踪．通过对特征点的运算得到目标运动的偏差怍为摄像头运动的参数,是后根据这些参数控制摄像云台持续跟踪运动目标的移动,最后还给出了在复杂背景下跟踪人体的实验结果。     

简便高精度的机器人手眼视觉标定方法

对摄像机成像模型进行了分析,论述了机器人手眼系统标定原理。在此基础上,不改变机器人的外臂与基坐标系的旋转关系,设计了一种机器人手眼视觉的标定方法,与传统的方法比较,它不需要预先标定摄像机的内外参数。实验证明:该方法具有算法方便快捷、实验过程简单易行,且精度高等优点,可用于机器人进行运动目标定位与跟踪。     

基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。     

公路智能车辆视觉辅助导航系统的研究

自主驾驶与辅助导航是目前智能计算机领域研究的一个热点.文章研究了一个简单,易行的公路智能车辆视觉系统,这个视觉系统的输入视频图像是由安装在行驶于高速公路上车辆前方的摄像机所采集的路面状况的长序列图像.算法的核心是解决基于卡尔曼滤波的车道线和运动目标的检测与跟踪问题.