基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪

为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三维在线表观模型,然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过双线性空间的增量学习更新,降低模型更新时的运算量。通过二级联合跟踪机制对跟踪估计进行动态调整,以避免误差累积出现跟踪漂移。与典型算法进行多场景试验对比,表明该算法能有效地应对多种复杂场景下的运动目标跟踪。     

融合两层卡尔曼滤波和Mean Shift的自适应目标跟踪算法

为了改进Mean Shift算法及其与卡尔曼滤波融合跟踪算法的性能,提出了融合两层卡尔曼滤波和Mean Shift的自适应目标跟踪算法。首先通过运动学方程建立第一层的数学模型;然后利用巴氏系数、滤波器噪声与跟踪结果之间的关系,自适应地调整跟踪结果,得到目标的位置;最后对目标核函数直方图中的每个非零元素进行第二层滤波,通过动态变化的滤波残差和巴氏系数,实时调整更新滤波器中的各项参数,得到滤波后的目标模板。实验表明,该文算法与Mean Shift算法和单层卡尔曼滤波算法相比,在目标遮挡、光照变化和复杂环境下的跟踪效果更好。     

一种非刚体目标的实时检测与跟踪算法

提出了一种复杂背景下自动、实时地检测和跟踪非刚体目标算法。该算法利用自适应的背景减除方法,在复杂背景条件下提取出运动目标;采用颜色直方图模型为特征的均值平移法作为跟踪算法。试验结果验证了该算法的实时性和有效性。     

基于自适应模板相关跟踪算法的研究

目前相关跟踪技术已经在目标识别领域得到了非常广泛的应用,该论文提出一种基于自适应模板的相关跟踪算法,该算法弥补了固定模板的不足,提高了跟踪的稳定性,尤其适合于复杂背景下连续图像的跟踪。     

运动目标的自动选取与跟踪

为了提高连续自适应均值漂移跟踪方法在复杂背景中的跟踪性能,提出一种基于显著性色度特征的运动目标自动选取及跟踪方法.利用高斯混合模型确定出目标模板,根据目标模板与其背景区色度直方图的对比确定出目标的显著性色度等级,将目标模板中具有显著性色度等级的区域确定为跟踪目标.根据跟踪目标的色度直方图模型利用反向投影建立跟踪图像的概率分布图,采用自适应均值漂移方法实现目标跟踪.仿真结果表明:该方法能够有效提取目标的显著性色度等级,从而确定出易于区分背景的跟踪目标,可有效抑制背景对目标跟踪的影响,改善复杂背景情况下目标跟踪的性能,单帧平均跟踪时间小于15 ms,满足跟踪系统实时性的要求.     

基于多特征在线模板更新的鲁棒目标跟踪算法

在Mean-shift算法框架下提出一种基于多特征在线模板更新策略的鲁棒目标跟踪算法．首先,针对目标与背景色彩相似引发的跟踪漂移现象,提取照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征提取算法,并通过引入BWH算法实现多特征融合;其次,在传统的Mean-shift算法收敛条件上增加了直方图相似度校验,以避免陷入局部最优解．此外,还提出了基于直方图差异空间分布图的遮挡现象检测算法,从而提升了模板在线更新算法的准确性．实验结果表明,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性．     

一种基于ResNet网络特征的视觉目标跟踪算法

针对复杂场景下目标容易丢失的问题,提出了一种基于深度残差网络（ResNet）特征的尺度自适应视觉目标跟踪算法.首先,通过ResNet提取图像感兴趣区域的多层深度特征,考虑到修正线性单元（ReLU）激活函数对目标特征的抑制作用,在ReLU函数之前选取用于提取目标特征的卷积层;然后,在提取的多层特征上分别构建基于核相关滤波的位置滤波器,并对得到的多个响应图进行加权融合,选取响应值最大的点即为目标中心位置.目标位置确定后,对目标进行多个尺度采样,分别提取不同尺度图像的方向梯度直方图（fHOG）特征,在此基础上构建尺度相关滤波器,从而实现对目标尺度的准确估计.在视频集OTB100中与其他6种相关算法进行了比较,实验结果表明,所提算法取得了较高的跟踪成功率和精确度,能够较好地适应目标的尺度变化、背景干扰等复杂场景.     

基于多线索融合的抗遮挡目标跟踪算法

根据多线索融合的思想,提出了一种鲁棒的抗遮挡目标跟踪算法.采用基于核密度椭圆的二值形状模板和颜色直方图模板作为跟踪线索,引入目标可视度来评价目标遮挡时颜色线索和形状线索的可信度,自适应地融合两者的信息得到最终观测模型,在粒子滤波器的框架下对目标进行跟踪.实验结果表明,在遮挡情况下,本文算法比传统的基于单一线索的算法有更好的鲁棒性.     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

一种空对地可见光图像制导跟踪算法

为解决复杂背景下空对地可见光图像制导跟踪问题,提出一种基于特征匹配的跟踪算法。首先,通过等间隔采样与改进Kirsch边缘检测相结合的方法进行特征点采样;然后,采用金字塔模板光流法提取目标特征;最终,采用模板匹配法识别目标特征完成对地面目标的制导跟踪。实验结果表明：算法速度可以满足最大129Hz帧率的相机进行实时跟踪,稳定跟踪速率优于7.75ms/F,具有跟踪速度快和抗干扰能力强的特点。该算法完全满足空对地复杂背景下跟踪的需求。     

自适应上下文感知的目标追踪方法

针对相关滤波方法容易受到背景干扰导致跟踪漂移的问题,提出自适应上下文感知图像跟踪方法. 为了减少背景干扰,选取离目标位置远的高响应区域为自适应上下文区域,赋予该区域自适应的低响应值. 根据上下文区域与目标区域响应的相对差值,给上下文区域自适应的惩罚因子,使得该算法具有更好的鲁棒性. 该算法在OTB2013、OTB2015及Temple-Color128标准数据集上都展现了优秀的跟踪性能,OTB2015的重叠率精度达到61.53%,超过大部分已有的优秀算法,特别是在背景混叠及部分遮挡的情况下有着更卓越的表现. 该算法的平均跟踪速度为24.5帧/s,实时性较好.     

Adaptive Track Predicting Control for Target Tracking Control Systems

The target trackingsystemis widely usedin mil-itary andindustry,such as radar track and uncertainrobot manipulators.It’s difficult to realize high pre-cision real-ti me trackingto a maneuveringtarget.Formaneuvering target,its motion direction,velocityand acceleration are uncertain,it requires that theservo system must have fast response.For commonoutput feedback control system,the hysteresis alwaysexists between the input and output because anyphysical actuator needs a period of response ti m…     

一种基于改进RT-MDNet的全景视频目标跟踪算法

为了解决全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化、相似背景干扰、目标运动时产生的形变和尺度变化等因素的影响,在跟踪中会出现目标漂移、目标丢失等情况,进而导致目标跟踪算法成功率低,鲁棒性差等问题,提出一种基于长短期记忆网络和改进Real-Time MDNet网络的全景视频目标跟踪方法.算法首先采用浅层卷积神经网络提取特征,并利用自适应的RoIAlign减少特征提取过程中的像素损耗,而后运用目标特征在线更新最后一个全连接层的权重,在全连接层中实现前景背景分离并提取出目标区域,然后通过长短期记忆网络自适应地选取目标框的尺度,最终输出目标位置信息.实验结果表明:单目算法应用在全景数据集时,难以适应全景中的尺度变化和背景变化,改进算法利用3层长短期记忆网络构建的尺度预测模块,可以有效地应对全景数据存在的尺度变化和目标形变问题,在保持较好的跟踪精度的同时,可以有效地应对目标跟踪中出现的小目标、目标遮挡、多目标交叉运动的情况,获得更好的视觉效果和更高的重叠率得分.     

整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法

针对孪生网络目标跟踪算法仅使用特征提取网络提取特征,在遮挡、旋转、光照与尺度变化中容易出现跟踪失败的问题,提出整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法. 将高效的通道注意力模块引入ResNet22孪生网络中,提高特征的判别能力. 使用整体特征识别功能计算全局信息,提取更为丰富的语义信息,提高跟踪算法精度. 同时,引入自适应模板更新机制,解决遮挡与长期跟踪导致的模板退化问题. 为了验证所提方法的有效性,在OTB2015、VOT2016与VOT2018等公开数据集上进行测试,并与其他跟踪算法进行对比. 结果表明,所提算法在精确度与成功率上表现较好,在背景杂乱、旋转、光照与尺度变化等情况中表现稳定.     

Adaptive hierarchical block tracking method in case of partial occlusions

In order to solve the tracking problem occurred during occlusions, an adaptive hierarchical block tracking method is proposed after analyzing the changes of the target characteristics under partial occlusions. Firstly, color histogram features are selected to describe the target. The similarity between the target model and the candidates is measured by the Bhattacharyya coefficient, which can also be used to evaluate the degree of occlusions. The object is divided into four blocks when it is occluded, and the mean shift procedure is used to track each block separately. Then, according to the value of the Bhattacharyya coefficient, the partially occluded block is found and divided into four sub-blocks, which are tracked by block matching algorithm separately. Finally, the information of all the blocks is used to determine the displacement vector of the target. Experimental results show that compared to the traditional mean shift tracking method, this method can make full use of the features of the unoccluded sub-blocks, improve the tracking accuracy and solve the target tracking problem in case of partial occlusions.     

视频监视技术在公交车自动乘客计数中的应用

针对国内公交车的运营状况，本文提出了将视频检测技术应用于公交车自动乘客计数。文章分析了公交车APC系统的应用需求与特征，采用背景差法结合相邻帧差以及平均灰度差来进行运动目标检测，克服了光线变化及干扰物的影响，有效地实现目标分割，改进了视频运动目标跟踪方法，降低了目标匹配时的搜索范围。通过对公交车实验采集的视频图像进行处理，证明本算法能够克服光线的变化及干扰物体的影响，有效地实现目标计数。     

复杂环境下运动摄像机稳定跟踪运动目标算法

在复杂环境中,运动摄像机跟踪运动目标是一项相当困难的工作。在基于目标颜色特征的Mean Shift跟踪算法中,引入感兴趣区域（ROI,Region of Interest）,减少背景干扰及降低计算消耗。提出基于目标强度和目标面积的目标危机判别函数,对强干扰、遮挡情况进行识别;采用直方图维数和量化等级数自适应选取策略解决强干扰,采用子区域搜索选优策略解决目标遮挡和重新捕获的问题。为使被跟踪目标锁定在摄像机视野中央区域,采用基于速度调节的闭环控制模型,驱动PTZ摄像机,跟踪运动目标。实验结果表明,算法对背景干扰和遮挡具有较强的适应性,摄像机可以平滑稳健地跟踪快速运动目标,而且系统计算代价小,完全达到了实时的运行速度。     

融合梯度特征的红外目标跟踪

Meanshift跟踪算法普遍采用单一的灰度空间进行红外目标跟踪,直方图所含信息量少,容易受目标和背景灰度变化的影响．文中提出一种融合梯度特征的红外图像Meanshift跟踪算法,该算法对边缘和结构特征的梯度值进行量化,建立梯度特征模型;利用Bhatta—charyya系数分别计算梯度特征和灰度特征的特征相似度;设置置信度系数,并利用置信度系数将梯度特征相似度和灰度特征相似度进行融合,得到综合相似度;针对综合相似度推导Meanshift迭代方程,通过迭代运算逐步逼近目标实现跟踪;利用灰度特征相似度和梯度特征相似度信息并结合置信度系数设计模型更新准则以提高跟踪鲁棒性．文中算法能够适应红外目标跟踪中目标与背景的变化,鲁棒性强且跟踪准确度高,仿真实验表明该算法较普通Meanshift算法性能有较大提高,跟踪精度也有所改善．