一种用于电力监控的行人运动检测与跟踪算法

在传统的行人检测跟踪算法中,主要采用HOG+SVM对视频中的行人直接进行检测,针对传统算法在复杂背景及多行人条件下,行人检测效果较差,且实时性低等缺点,提出一种融合目标运动检测与目标跟踪的行人检测算法。首先采用Vibe算法提取视频中的运动目标,并通过对Vibe算法的改进消除初始帧存在的阴影问题。针对视频中的运动目标采用Adaboost算法对运动目标区域进行行人检测,减小视频中背景的干扰,加快检测速度。最后采用卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法对视频监控中的行人进行跟踪。仿真实验结果显示,该算法能够对电力监控视频中存在的行人进行检测跟踪。     

一种基于视频图像的运动车辆跟踪方法

基于视频图像的车辆运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点,具有广泛的应用领域。本文研究了一种基于视频图像的运动车辆跟踪算法,通过当前帧目标边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的位移量。首先启动了卡尔曼滤波,预测目标匹配搜索区域,然后再在搜索区域中利用边缘匹配精确定位目标,减小了匹配的计算量。实验结果表明,该方法是有效的且实时性好。     

基于动态模板匹配的空中运动目标检测与跟踪控制

提出了一种基于动态模板更新匹配的空中运动目标检测与跟踪控制方法。在构建的目标跟踪系统平台基础上,采用模板匹配算法获得目标的位置信息,进而获取目标形心与视场中心的偏差信息以完成空中运动目标的跟踪控制。同时,为提高系统的实时性能,提出了一种基于最小二乘线性和平方预测结合的综合位置预测方法来预测目标的运动轨迹。实验结果表明,系统能够实现对运动目标进行实时稳定的识别与跟踪。     

基于SIFT和感知哈希改进的CamShift跟踪算法

传统的CamShift仅使用目标的颜色直方图作为特征,因此在相似背景干扰、遮挡、高速运动等情况下容易出现跟踪不准确或丢失跟踪目标的现象。针对上述不足,提出了基于SIFT和感知哈希改进的CamShift跟踪算法。首先,将图像从RGB颜色空间转为HSV颜色空间,分别得出色调和饱和度直方图,并提取图像的边缘梯度直方图进行融合获得目标的融合直方图。其次在CamShift算法框架下得到最优候选目标,若候选目标与目标模板的Bhattacharyya距离大于阈值时,则使用改进的感知哈希算法进行最优候选目标的搜索。然后在下一帧搜索时,在目标和视频序列的高信息熵部分使用SIFT算法进行特征点的提取并匹配从而获取初始搜索窗口,若SIFT算法匹配失败,则使用卡尔曼滤波预测的搜索框作为初始搜索窗口。将该算法首先在OTB-100数据集上和其他常用的跟踪算法进行对比实验,实验结果表明算法能够准确地跟踪目标,跟踪成功率达到了90.1%。将该算法应用于人脸跟踪任务中,并与其他的人脸跟踪算法进行对比实验,实验结果表明该算法具有更好的性能和准确性,跟踪成功率达到了93.5%。     

结合SURF与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法

针对传统的CAMShift目标跟踪算法,在出现颜色干扰,遮挡等复杂背景中容易跟丢的问题,提出了一种结合SURF特征匹配与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法。该算法利用CAMShift算法跟踪得到的候选目标与模板目标的色度和梯度方向的综合直方图比较计算得到的Bhattacharyya系数作为判定依据,当系数大于给定阈值时,采用SURF算法对搜索窗口和上一帧跟踪结果进行特征匹配,重新计算目标的大小和位置。同时为了避免目标快速运动时跟踪失败和减少SURF匹配的计算量,利用Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新以确定下一帧搜索窗口的中心位置。实验表明,该算法在图像背景复杂,出现颜色干扰以及部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度与结合SURF的CAMShift算法相比有显著提高。     

一致性特征点匹配在目标跟踪中的应用

为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题,提出了一种新的基于局部特征点匹配的KPM(key points matching) 算法,对图像的局部多尺度特征提取与匹配进行研究。首先,应用SURF(speeded up robust features) 算法在跟踪窗口内提取特征点,生成并匹配特征矢量。然后,结合最近邻提纯法与一致提纯法剔除目标区域以外的特征点对,减少误匹配以提高跟踪精度。最后,生成目标仿射变换矩阵,更新目标运动参数。实验结果表明,本文所提出的KPM算法当目标发生大角度旋转和快速缩放,同时发生光照变化时,仍能够实现稳定的跟踪,且满足运动目标实时跟踪稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。     

采用局部线性嵌入的稀疏目标跟踪方法

目标跟踪是从复杂的背景中辨认出运动目标,并且对目标进行准确且连续的追踪。如何在遮挡、形变、背景复杂的条件下鲁棒性跟踪目标仍是亟待解决的问题。针对遮挡和形变问题,提出一种局部线性嵌入(LLE)和稀疏表示的算法来有效的学习外观模板。其中LLE是流形学习的一种典型算法。在该算法中每个点的近邻权值在平移、旋转、伸缩变化下是保持不变的,因此可以用来提取目标的本质特征,发现数据的内在规律。算法首先采用局部线性嵌入提取低维特征,提取后的特征作为基向量与琐碎模板组成稀疏原型,稀疏原型用于模板的更新。算法保持了原有稀疏跟踪方法对遮挡处理的优势,同时对目标形变有较好的稳健性。实验结果表明,跟踪算法比其他7个常用的算法在9个视频序列中有较好的鲁棒性能。     

结合局部纹理和色度的运动目标检测方法

运动目标检测是智能视频监控中的关键技术之一.提出了一种新的运动目标检测算法,该算法联合能抵抗阴影影响的改进的LBP(local binary pattern)局部纹理和色度信息来表示背景,借鉴混合高斯模型的思想,采用多个高斯模式描述背景模型.为了达到实时性,减少了LBP纹理的种类,减低匹配复杂度.实验结果表明,所提出的算法能有效消除阴影的影响,能在常规视频分辨率下达到实时性要求,性能优于同类的算法.     

家居服务机器人物体感知设计

随着社会的发展和老龄化问题的越来越严重,人们对家居服务机器人的需求越来越迫切。首先,对于目标识别算法做了介绍,目标的实时跟踪算法做了叙述。提出基于SURF特征设计并实现了一套完整的家居服务机器人物体识别系统。其次,为了进一步提高系统性能,对性能进行了改进,对于目标跟踪算法的四个环节:运动预测、特征提取、特征匹配、模板更新做了详细的理论分析,家居服务机器人物体感知设计对于服务机器人的研究具有重要意义。     

一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

视频目标跟踪的重点和难点在于如何快速、准确的匹配目标.针对复杂背景下,单一模式的跟踪算法不能准确跟踪目标的问题,提出了一种基于算法融合的运动目标跟踪方法.该算法综合运用去均值相关跟踪算法（normalized cross correlation,NCC）和均值漂移算法（MeanShift）2种基本模式对输入输入视频进行处理,结果送入Kalman滤波器进行滤波与预测,最后根据最小总均方误差准则进行自适应融合.试验证明,该算法能够较好地实现复杂场景条件下的目标跟踪,提高了跟踪的鲁棒性.     

电力系统视频监控中目标检测与跟踪算法研究

对变电站电力设备进行全天候实时监测是电力系统安全防范的有效手段。根据视频监控技术的原理和特点,介绍了视频监控系统中的两大关键技术---运动目标检测和跟踪技术,并对运动目标检测和跟踪技术中常用的算法进行了探讨。介绍了运动目标检测与跟踪算法的基本原理,分析了算法的特点以及存在的问题,选取了适用于电力系统的目标检测与跟踪算法。最后,设计了电力系统视频监控的基本模式,并对电力系统视频监控的实际运行系统及发展趋势进行了详细的分析。     

Graph based human body motion tracking method using depth images

Accurate detection of the feature points in time-of-flight videos is challenging when human subjects wear no markers. In this paper, a distance-based optimization method is proposed to detect feature points from time-of-flight video frame for human action tracking. With a randomly selected initial point, the proposed method detects the extreme points by finding the points with maximum geodesic distance. A head-shoulder template is used to help locate the position of shoulders and head. The detected extreme points and the shoulder points are then used to locate joints by minimizing the difference between geodesic distance and Euclidean distance of the connections between two feature points and a potential joint. Experiments with videos acquired from a Microsoft Kinect device demonstrate improved accuracy and stability, and real-time processing speed.     

一种视频对象分割技术的研究与实现

本文提出一种可以从复杂场景中分割出视频对象的方法.首先对视频图像进行全局运动估计和补偿校正,并将相邻两帧进行差分检测.然后利用Neyman-Pearson准则从差分图像中提取运动区域,根据提取的运动区域研究了一种在序列图像差分域中进行区域生长的算法,获得了视频对象的二值化分割模板.最后利用运动检测算法剔除由于噪声导致的标记块.实验结果表明,本文所述方法能够有效的分割出视频对象.     

基于五帧差和二维Renyi熵的运动目标检测

针对传统帧间差分法存在的不足,提出改进五帧差分法和二维Renyi熵阈值分割法相融合的运动目标检测算法。该算法充分考虑视频序列帧间的时空相关性,利用改进五帧差分法对预处理后的视频图像序列进行差分运算,以提取运动目标的帧间时间相关性;将得到的差分序列使用二维Renyi熵阈值分割法分割处理,以获取运动像素与同帧周围像素的空间相关性。该算法避免了五帧差分法轮廓提取的空间信息丢失,克服了二维Renyi熵阈值分割法容易忽略运动像素的时间信息,从而提升了运动目标检测的完整性。实验结果表明,该算法能够更准确地检测出运动目标,具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于高速DSP的实时运动目标识别跟踪系统

研究了实时视频采集和高速目标识别检测、跟踪系统模型,分析了功能状态.在对检测、跟踪系统任务流和算法分析的基础上研究了基于高速DSP、大规模可编程器件和高速PCI通信总线架构的可行性系统实现方案.该系统采用复用总线设计,提高了系统资源利用率和系统可靠性.实验结果表明,该系统具有实时监测场景和在复杂背景下实时检测识别和跟踪运动目标的能力.     

基于协方差矩阵的运动目标跟踪方法研究

提出了新的运动目标检测和跟踪的方法。首先采用差异累积的方法自适应地更新背景模型,用背景差法进行提取目标。把经过二值化后的视频帧进行分块,设定方块内前景点个数的阈值,接着对方块矩阵进行连通区域合并,从而确定前景点位置。接着提出通过协方差描述算子来跟踪行人的算法。用图像特征的协方差矩阵来表示目标窗口,就可以找到空间特性和统计特性,并在同一个表达式内描述它们之间的关系。通过搜索整个图像找到和当前目标模型的距离最小的区域,得到的最佳匹配区域就是当前帧目标的位置,从而达到跟踪的目的。协方差矩阵将不同形式的特征有效地融合到一起,并且它的维数很小。实验结果表明,算法具有良好的检测效果和实时性能。