基于背景估计的运动检测算法

为了有效检测出运动目标静止后的轮廓和抑制视频抖动给运动检测带来的影响,提出了基于背景估计的运动检测算法。采用带模板遮罩的背景更新策略来避免目标前景区域被更新,同时根据纹理相似性,对目标遮挡区域的背景进行估算,使得在光照变化下遮挡区域得到同步更新。通过视频稳定算法得到全局运动参数和局部运动参数,然后利用全局运动参数稳定视频,利用局部运动参数作为运动目标检测的输入,最后利用高斯模型来检测运动目标。通过对多段抖动视频做实验,结果验证了该算法的准确性和有效性。     

基于全方位计算机视觉的遗留物检测系统

针对目前在遗留物检测方面所存在的检测范围小、误检率过高和无法捕捉到遗留物放置者等问题,设计了一种基于全方位计算机视觉的遗留物检测系统;首先,采用全方位视觉传感器(Omni-Directional Vision Sensors,ODVS)来获得更大范围的全景视频检测区域;其次,利用一种基于两个不同更新率的改进的混合高斯分布模型的建模方法,获得两个背景模型,再通过当前帧与获得的两个背景模型进行差分运算得到当前帧的暂时静止对象;再次,根据时间指标和距离指标判定暂时静止对象是否属于遗留物;最后,将遗留物所处的空间展开成透视图来进行报警;实验结果表明,该系统能有效地检测全景范围内的遗留物,具有较高的检测精度和鲁棒性。     

复杂运动情况下的多目标检测与追踪

针对多运动目标视频序列中目标存在过缓运动且相互间遮挡的问题,提出一种改进的混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)进行目标检测并结合卡尔曼滤波进行跟踪的新算法;在运动背景检测中,采用三帧差法和混合高斯模型的融合算法进行目标提取,解决了过缓运动目标检测区域不完整的问题;在运动目标跟踪中,由于Kalman滤波器采用目标检测结果进行预测,对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强;通过对比,验证了新算法对存在过缓以及遮挡的不规律运动情况的多目标检测识别与跟踪的实时有效性与准确性。     

基于遮挡检测和时空上下文信息的目标跟踪算法*

基于时空上下文信息的目标跟踪算法利用目标与背景之间的时空关系,在一定程度上解决静态遮挡问题,但当目标出现较大遮挡或快速运动目标被背景中物体遮挡(动态遮挡)时,仍然会出现跟踪不准确或跟丢的情况.基于此种情况,文中提出基于遮挡检测和时空上下文信息的目标跟踪算法.首先利用首帧图像中压缩后的光照不变颜色特征构造并初始化时空上下文模型.然后利用双向轨迹误差对输入的视频帧进行遮挡情况判断.如果相邻帧间目标区域特征点的双向匹配误差小于给定阈值,说明目标未出现严重遮挡或动态遮挡,可以利用时空上下文模型进行准确跟踪.否则利用文中提出的组合分类器对后续帧进行目标检测,直至重新检测到目标,同时对上下文模型和分类器进行在线更新.在多个视频帧序列上的测试表明,文中算法可以较好地解决复杂场景下较严重的静态遮挡和动态遮挡问题.     

联合YOLO和Camshift的目标跟踪算法研究

为了解决传统目标跟踪算法在有遮挡后无法准确跟踪的问题,提出了将YOLO和Camshift算法相联合的目标跟踪算法.基于YOLO网络结构来构建目标检测的模型,在模型构建之前,采用图像增强的方法对视频帧进行预处理,在保留视频帧中足够图像信息的同时,提高图像质量,降低YOLO算法的时间复杂度.用YOLO算法确定出目标,完成对目标跟踪的初始化.根据目标的位置信息使用Camshift算法对后续的视频帧进行处理,并对每一帧的目标进行更新,从而可以保证不断调整跟踪窗口位置,适应目标的移动.实验结果表明,所提的方法能够有效地克服目标被遮挡后跟踪丢失的问题,具有很好的鲁棒性.     

一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法

针对固定摄像头下的行人跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法。在运动目标检测中,先利用没有目标出现的视频帧建立背景图像,然后计算背景差并计算差分图像的梯度以提高运动区域的检测能力,最后利用区域合并法得到完整的运动目标区域,并间隔一定的时间更新背景模型。在检测到运动目标后转入跟踪。在跟踪目标时,对于有遮挡和没有遮挡的情况分开处理:若目标之间未发生遮挡,基于目标的中心距和加权的颜色直方图特征进行匹配跟踪;当发生遮挡时,用卡尔曼滤波器预测目标的位置。实验证明,相对于传统的基于背景差法的多目标跟踪,该算法能提取更完整、准确的目标区域,对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。     

基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习;在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。     

一种基于背景模型的运动目标检测与跟踪算法

本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法．它以一种改进的自适应混合 高斯模型为背景更新方法，用连通区检测算法分割出前景目标，以Kalman滤波为运动模型实 现对运动目标的连续跟踪．在目标跟踪时，该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行了 分析，引入了对运动目标的可靠性度量，增强了目标跟踪的稳定性和可靠性．在对多个室外 视频序列的实验中，该算法显示了良好的性能，说明它对于各种外部因素的影响，如光照变 化、阴影、目标遮挡等，具有很强的适应能力．     

室内视频监控中行人目标检测与跟踪方法

为了有效检测和跟踪室内环境下视频监控中的行人目标,本文提出了一种新的行人检测与跟踪算法。检测阶段采用隔帧差分图像法以及自适应闽值分割技术快速检测运动行人;跟踪阶段采用卡尔曼滤波对目标位置进行预测,并利用最小外接矩形框优化匹配搜索。实现运动行人连续跟踪。通过单人、多人交互两组视频序列对算法进行了验证,试验结果表明。本文算法能够较好地处理室内静止背景下单人、多人跟踪,并对目标遮挡有一定的鲁棒性。     

基于随机局部均值Hash特征的在线学习目标跟踪

在局部遮挡,光线变化,以及复杂背景环境下进行有效稳定的目标跟踪一直是一个长期困扰研究者的复杂问题。提出一种基于随机局部均值Hash特征的在线学习目标跟踪算法,算法的创新点为基于泊松概率分布的目标模型建立及其在线更新。算法首先利用已标定实际位置的目标图像来初始化目标模型及构建初始分类器池,由此求出下一帧的检测算子,同时基于多实例在线学习方法,利用检测到的目标样本（正样本）以及附近的背景样本（负样本）在线更新目标模型,求出新的检测算子用于后续帧的目标检测及跟踪。提出的算法与现有基于检测学习的OnlineBoostingTracker,SemiTracker,BeyondSemiTracker,Context Tracker和MILTracker跟踪算法在给定的四个标准视频序列中进行了跟踪性能比较。实验结果表明,在各种复杂环境下,该算法具备良好的综合跟踪性能,尤其在抗局部遮挡方面尤为突出。在抗目标旋转方面,该算法仍有待优化。     

Real-time abandoned and stolen object detection based on spatio-temporal features in crowded scenes

Abandoned and stolen object detection is a challenging task due to occlusion, changes in lighting, large perspective distortion, and the similarity in appearance of different people. This paper presents real-time detection methods of abandoned and stolen objects in a complex video. The adaptive background modeling method is applied to stable tracking and the ghost image removing. To detect abandoned and stolen objects, the methods determine spatio-temporal relationship between moving people and suspicious drops. The space first detection method measures the distance between a moving object and a non-moving object in spatial change analysis. The time first detection method conducts temporal change analysis and then spatial change analysis. The potential abandoned object is classified as a definite abandoned or stolen object by two-level detection approach. The time-to-live timer is applied by adjusting several key parameters on each camera and environment. In experiments, we show the experimental results to evaluate our proposed methods using benchmark datasets.     

复杂环境下的遗留物检测算法

针对在复杂环境下检测遗留物体的问题,提出一种有效的算法。首先,采用局部更新的混合高斯模型与改进的三帧差分法分别得到前景,通过比较得到目标候选区域,并进一步采用阴影消除与连通域分析分割得到暂时静止物团块。其次对达到静止时间阈值的团块采用方向梯度直方图(HOG)行人检测,在排除驻留行人的可能后将其标记为遗留物。最后对检测出的遗留物进行加速分割检测特征(FAST)局部特征匹配,以克服行人遮挡、光线变化对结果的影响。实验结果表明,本算法具有较高的准确性和处理速度,能较好地克服复杂环境中存在的干扰影响。     

基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法

在交通安全领域,道路抛洒物易引发交通事故,构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题,提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先,使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理;然后,通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类;最后,使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割,并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明,所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%,相较常见实例分割算法Mask R-CNN,所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。     

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题.     

适用于遮挡问题的目标跟踪算法

提出一种基于网格模型的目标跟踪算法．该算法首先进行遮挡区域检测，然后进行网格结点的运动估计和网格更新过程完成目标的多帧跟踪．改进的遮挡区域检测算法有效地提高了检测准确度，从而确保遮挡区域的准确跟踪；网格结点的运动估计是通过特征窗口运动补偿匹配完成，可以有效地克服块效应．实验证明，该算法解决了二维运动估计时网格模型在遮挡区域存在的问题，并可以有效地进行目标准确跟踪．     

Online Depth Image-Based Object Tracking with Sparse Representation and Object Detection

Online object tracking under complex environments is an important but challenging problem in computer vision, especially for illumination changing and occlusion conditions. With the emergence of commercial real-time depth cameras like Kinect, depth image-based object tracking, which is insensitive to illumination changing, gains more and more attentions. In this paper, we propose an online depth image-based object tracking method with sparse representation and object detection. In this framework, we combine tracking and detection to leverage precision and efficiency under heavy occlusion conditions. For tracking, objects are represented by sparse representations learned online with update. For detection, we apply two different strategies based on tracking-learning-detection and wider search window approaches. We evaluate our methods on both the subset of the public dataset Princeton Tracking Benchmark and our own driver face video in a simulated driving environment. The quantitative evaluations of precision and running time on these two datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed object tracking algorithms.     

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。     

Moving object detection using region tracking

For many vision-based systems, it is important to detect a moving object automatically. The region-based motion estimation method is popular for automatic moving object detection. The region-based method has several advantages in that it is robust to noise and variations in illumination. However, there is a critical problem in that there exists an occlusion problem which is caused by the movement of the object. The occlusion problem results in an incorrect motion estimation and faulty detection of moving objects. When there are occlusion regions, the motion vector is not correctly estimated. That is, a stationary background in the occluded region can be classified as a moving object.In order to overcome this occlusion problem, a new occlusion detection algorithm is proposed. The proposed occlusion detection algorithm is motivated by the assumption that the distribution of the error histogram of the occlusion region is different from that of the nonocclusion region. The proposed algorithm uses the mean and variance values to decide whether an occlusion has occurred in the region. Therefore, the proposed occlusion detection and motion estimation scheme detects the moving regions and estimates the new motion vector, while avoiding misdetection caused by the occlusion problem. The experimental results for several video sequences demonstrate the robustness of the proposed approach to the occlusion problem.This work was presented in part at the 8th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 24–26, 2003     

面向遮挡与透视影响的道路凸包梯形检测算法

以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补偿行人、行车对道路边界线的遮挡,最后将其拟合成符合场景结构的梯形模型,从而优化对道路的检测。实验结果表明,该方法解决了道路受遮挡与透视影响而导致检测不准确的问题,可以满足安防监控视频下道路检测的需求,具有实际意义。     

基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应。因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法。通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度。实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点。