基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪

泳池是一个变化较大的动态场景,会受到气泡、光照强度和水波等因素的干扰,针对泳池环境的复杂性特点,本文提出一种基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪算法。首先,结合Mean Shift算法中的核函数原理和目标模型,以RGB颜色直方图为核心建立水下运动目标模型,然后在粒子滤波跟踪水下目标的过程中,利用Mean Shift算法对粒子进行收敛,使粒子的分布更加接近目标的真实位置。仿真试验结果表明,本文提出的算法能够克服水波、阴影、气泡、遮挡等因素的干扰,实现了水下复杂背景下的实时稳定的目标跟踪。     

视频监控系统中的概率模型单目标跟踪框架

针对视频监控的特点与跟踪目标的强机动性,提出了一种新的基于概率模型的目标跟踪框架,从目标表观模型、系统动态模型以及系统观测模型3个方面对当前标准的粒子滤波目标跟踪方法进行了改进。首先,考虑人眼细胞的分布特点,基于人眼分布结构建立目标表观模型来提高跟踪系统抵抗局部遮挡的能力;然后,建立基于自适应目标运动的系统动态模型,提高跟踪算法对快速机动目标的鲁棒性;最后,采用实时更新的系统观测模型,有效避免目标在遇到遮挡、光照变化、剧烈变形等情况下发生的跟踪漂移现象。实验结果表明,本文算法的正确跟踪率可达98%;平均跟踪误差小于6个像元。实验证明本文算法在保证系统跟踪精度要求的同时,具有计算量小、抗干扰能力强等特点。     

基于NARMAX模型的阀控非对称缸神经网络预测控制

针对非对称缸位置跟踪控制精度较差,提出了一种基于非线性自回归平均滑动离散模型(NARMAX)和量子粒子群算法的神经网络预测控制策略(QPSO-NNMPC)。利用NARMAX模型表示阀控非对称缸的动态模型,使用粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)对阀控非对称缸系统在线预测,使用量子粒子群算法(QPSO)对目标函数非线性优化。仿真结果表明,在不同频率期望信号与变干扰力情况下,该控制策略具有良好的跟踪效果和鲁棒性。     

基于粒子滤波和GVF-Snake的目标跟踪算法

提出了一种基于粒子滤波和GVF-Snake的自适应目标跟踪算法.该算法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓,利用改进的GVF-Snake的强大搜索能力,使Snake收敛至运动目标的真实轮廓;然后根据控制点的距离增删控制点,达到自适应地跟踪运动和变形目标的目的;最后通过结合粒子滤波和改进的GVF-Snake,得到一种能量粒子滤波(EPF)目标跟踪算法,并利用提出的的跟踪策略,改进其抗遮挡能力.实验结果表明,被跟踪目标在遮挡情况下也能够保持良好的跟踪效果.     

基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪

为了在复杂背景下跟踪视频序列中的多自由度运动目标,基于粒子滤波理论提出了一种多自由度运动目标的稳健跟踪算法.首先,采用均值漂移算法目标模型与候选模型的相似度作为观测值的构造基础;然后,在核函数下颜色直方图的基础上,对目标的中心位置和表征目标形状的协方差矩阵进行更新,从而自适应地调整核函数带宽的大小,修正跟踪窗口的尺寸,...     

一种用于光电目标跟踪的变窗宽核粒子滤波

核函数粒子滤波(Kernel Particle Filter, KPF) 是小噪声动态系统目标跟踪的一种有效方法,其所采用的核密度估计中一个重要的问题是核窗宽的选择。本文提出了一种基于协方差的变窗宽核粒子滤波算法,该方法首先通过粒子集的协方差矩阵估计粒子的粗略核窗宽和其粗略的后验概率密度,然后调节全局核窗宽获得适用于每一个粒子自身的精确核窗宽,提高核密度的估计精度,通过迭代达到对后验概率模型的寻找,使得粒子能够在核密度估计后向后验概率密度的分布移动,提高跟踪精度。通过这种方法生成的新粒子是对后验概率密度的一个更加近似的表达。实验结果表明,在小噪声动态系统中,本文提出的变窗宽核函数粒子滤波在光电目标跟踪的性能和效率上都优于传统的粒子滤波(Particle Filter,PF)、UPF(Unscented Particle Filter)以及KPF。     

无线传感器网络的分布式目标跟踪研究

针对无线传感器网络节点计算能力和能量受限问题,提出一种分布式并行扩展卡尔曼粒子滤波算法.在网络动态分簇模型上,簇头将粒子集划分为多个子集,并分配到簇内各个传感器节点中并行运行,最后在簇头进行信息融合,得到目标状态估计.算法提高了粒子滤波效率,避免单个节点能量过度消耗,均衡了网络能耗.同时,算法利用扩展卡尔曼滤波器来产生粒子滤波的重要性密度函数,使得重要性密度函数抽样样本更加接近后验概率密度产生的样本.仿真结果表明,算法对运动目标能实现较好的预测和跟踪,跟踪精度高,并能有效平衡网络能耗.实验结果说明了提出算法的有效性和可行性.     

融合Mean-shift与粒子滤波改进算法的自适应人脸跟踪

针对人脸跟踪中计算量大以及粒子退化现象,提出了结合Mean-shift与粒子滤波的改进算法。首先根据Mean-shift算法中的"核函数",建立彩色加权直方图的目标模型。再以人脸初始位置采用Mean-shift算法自适应生成新的粒子集合,通过粒子滤波算法进行权值更新和粒子再采样,得到下一帧人脸位置,同时舍弃较小粒子。实验表明该算法提高了跟踪的运算速度和稳定性,并对人脸遮挡和偏移也有一定的改进。     

应用于光电目标跟踪的变窗宽核粒子滤波

核函数粒子滤波(KPF)是小噪声动态系统目标跟踪的一种有效方法,核窗宽选择是该方法中核密度估计的核心问题。本文提出了一种基于协方差的变窗宽核粒子滤波算法。该方法首先通过粒子集的协方差矩阵估计粒子的粗略核窗宽和其粗略的后验概率密度,然后调节全局核窗宽获得适用于每一个粒子的精确核窗宽,提高核密度的估计精度;然后,通过迭代寻找后验概率模型,使得粒子集能够在核密度估计后向后验概率密度的真实分布移动,从而提高跟踪精度。通过这种方法生成的新粒子是对后验概率密度的一个更加近似的表达。实验结果表明,在小噪声动态系统中,本文提出的变窗宽核函数粒子滤波在光电目标跟踪的性能和效率(PF的20%粒子数目)上都优于传统的粒子滤波(PF)、UPF(Unscented Particle Filter)以及KPF方法。     

基于FCM聚类的粒子滤波多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中相似目标的发散问题和跟踪核函数窗宽固定的缺陷,提出一种基于FCM(fuzzy C-means)聚类的粒子滤波算法.该算法结合经典粒子滤波理论,使用可变椭圆作为粒子区域,在粒子滤波的重要性重采样后,通过Mean-Shift算法获得每个目标的聚类中心,使用FCM聚类算法完成粒子聚类,获得相应目标的粒子子群,最后通过粒子子群估计各目标的最终状态并修正核窗口宽度.实验表明,与传统粒子滤波算法相比,该算法解决了传统粒子滤波的发散问题,减少了粒子数量,能够准确地对多目标进行跟踪,具有很好的鲁棒性和实时性.     

增量深度学习目标跟踪

由于现有目标跟踪算法在复杂环境下易发生目标漂移甚至跟踪丢失,故本文提出了以双重采样粒子滤波为框架,基于增量深度学习的目标跟踪算法。该算法在粒子滤波中引入粒子集规模自适应调整的双重采样来解决粒子衰减及贫化问题,并利用无监督特征学习预训练深度去噪自编码器以克服跟踪中训练样本的不足。将深度去噪自编码器应用到在线跟踪中,使提取的特征集合能够有效表达粒子图像区域。在深度去噪自编码器中添加了增量特征学习方法,得到了更有效的特征集以适应跟踪过程中目标外观变化。该方法还用线性支持向量机对特征集合进行分类,提高对粒子集合的分类精度,以得到更精确的目标位置。在复杂环境下对不同图片序列进行的实验表明:该算法的跟踪综合评价指标为94%、重叠率为74%,平均帧率为13frame/s。与现有的跟踪算法相比,本算法有效地解决目标漂移甚至跟踪丢失问题,并且对遮挡、相似背景、光照变化、外观变化具有更好的鲁棒性及精确度。     

动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用

为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。     

Centroid weighted Kalman filter for visual object tracking

In the visual object tracking, the Kalman filter presents commonly the state model and observation model uncertainty in the actual performance of Gaussian noise, so it makes the estimation of certain parameters produce errors in the model, and results in decreasing estimation precision. In order to enhance the stability of the Kalman filter, an algorithm based on centroid weighted Kalman filter (CWKF) for object tracking is proposed in this paper. The algorithm firstly uses background subtraction method to detect moving target region, and then uses the Kalman filter to predict target position, combining centroid weighted method to optimize the predictive state value, finally updates observation data according to the corrected state value. Tracking experiments show that the algorithm can detect effectively moving objects and at the same time it can quickly and accurately track moving objects with good robustness.     

多模式融合的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪中运动模型复杂,运动场景多变的情况,提出了一种多模式融合的目标跟踪算法.该算法选取目前广泛应用的mean-shift和粒子滤波算法分别跟踪目标,得到当前目标位置的候选值,并采用加权合成参考函数建立参考模板.然后,以侯选目标位置差异和参考模板为标准,确定目标的正确位置.最后,根据当前帧目标模板和参考模板的距离来决定是否更新模板.实验仿真结果表明,与单一的目标跟踪算法相比,本文算法的平均跟踪误差减小了一倍以上.假如参考模板更新错误,下一帧中仍能以67%的概率正确跟踪目标,连续3次模板更新之后,误更新的模板对目标跟踪的影响可以降低到10%以下,有效地降低了模板更新引起的跟踪错误和跟踪不稳定.     

基于差分和特征不变量的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于改进的图像差分算法与特征不变量匹配的目标识别方法。通过三帧差值法获得了更完整清晰的目标轮廓,并基于该轮廓信息构造了一个具有平移、大小和旋转不变性的特征不变量;然后提出动态极值匹配法,利用特征曲线的极值信息点进行识别匹配,并动态替换原特征模版。实验结果表明,该方法能够准确识别目标,显著地提高识别跟踪效率,并且适用于检测运动姿态发生变化的目标。对于分辨率为288×352像素,每像素8位量化的序列图像,处理每帧图像平均用时0.011 74 s,其中特征提取与匹配过程平均用时0.005 476 s,能够实现对运动目标的实时分析,可同时满足运动目标识别跟踪中实时性和准确率的要求。     

机器人平滑抓取移动物体的运动规划方法

结合机器视觉和运动规划方法,对动态环境中移动物体的平滑抓取进行了研究。设计了一种运动物体跟踪算法,能够实现无障碍环境下移动物体的平滑抓取;针对环境中存在动态障碍物的情况,设计了一种基于排斥矢量的动态避障算法,与运动物体跟踪算法相结合,实现了机器人先避障后平滑抓取;基于机器人操作系统（Robot operating system,ROS）框架,在5自由度的KUKA Youbot机械臂平台上实现了无障碍环境下对传送带上物体的平滑抓取,以及动态障碍物环境中的平滑抓取,试验结果验证了所设计算法的优越性。     

一种基于优化小波特征的非线性目标跟踪算法

提出了一种基于优化小波特征的,应用于复杂背景干扰环境中的非线性目标跟踪算法。选取Gabor小波网络来表征目标的空域特性,即运用一定数量的小波构成一个集合,利用优化方法优化小波参数,从而获得稳健的Gabor小波集合来表示目标特征。运用优化的非线性粒子滤波算法,使每个粒子表示目标特征的一组估计运动参数,并通过L-M优化方法使粒子向局部峰值点移动,呈现出"多峰"的跟踪形式。实验结果表明:该算法对光照、噪声不敏感,具有较强的抗局部遮挡能力,平均跟踪误差小于一个像素,与标准的非线性粒子滤波跟踪算法相比,平均跟踪误差减小了50%。     

基于单目视觉的移动机器人跟随

针对室外环境下移动机器人基于单目视觉对目标人实时跟随问题进行了研究,提出通过均值漂移算法对像平面目标的跟踪来实现目标定位。为了补偿摄像机运动造成目标在像平面的偏移,提出了以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,然后利用均值漂移算法获得最终位置;为了估计单目视觉下目标与机器人之间的距离,提出了一种借助于主颜色描述子和形状直方图的间接景深计算方法。室外实验表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂室外环境下对人的跟随。