一种改进的均值移位红外目标跟踪算法

为了增强复杂背景条件下红外目标跟踪的稳健性,提出了一种改进的均值移位目标跟踪算法。该算法融合了均值移位的梯度匹配搜索策略的优势与基于特征分类跟踪算法强鲁棒性的优点,建立了灰度似然比加权的核直方图目标表征模型。模型中加入了目标与局部背景灰度特征的似然比作为原始核直方图的权值,应用该模型的均值移位算法能够进一步提高目标像素灰度的移位权重,有效抑制背景干扰,进而提高低对比度目标跟踪的稳健性。同时,基于跟踪复杂度估计提出了目标遮挡情况下的模型更新判别准则,提高了算法的自适应性能。实测红外目标跟踪实验表明了该算法简单、有效。     

基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

掠海红外动态点目标图像仿真系统

建立了一套掠海红外动态点目标图像仿真系统。根据红外搜索与跟踪(IRST)系统的图像数据量大、目标数量多的情况,采用软件和硬件相结合的方法解决实时仿真的问题。针对远距离动态红外点目标的特点,以仿真红外点目标、小目标为主,建立了既简洁又符合实际情况的基于高斯分布的背景灰度模型和动态红外点目标灰度生成与运动轨迹生成模型。通过人为调整均值和方差使所产生的仿真背景灰度信号可接近于实际观测到的真实红外图像信号,能用于检测IRST系统对极限背景噪声条件下的信号处理和目标提取能力。该系统的研制确保了测试IRST系统性能指标的有效性,降低了测试成本,缩短了IRST系统的研制周期。     

微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。     

一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象.本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰.然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性.由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果.     

一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法（英文）

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象。本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰。然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性。由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果。     

基于双相关滤波器的多通道尺度自适应目标跟踪

针对目标跟踪中尺度变化和表观剧烈变化导致的目标跟踪不稳定问题,设计了多通道特征融合的尺度估计策略,提出了基于双相关滤波器的多通道尺度自适应目标跟踪算法。考虑到CN特征对姿态及尺度不敏感,以及HOG特征对光照变化和目标移动都有着较好稳定性,将CN、HOG以及灰度特征进行了特征融合,提升了对于目标表观变化的跟踪鲁棒性。在保证误差风险最小的前提下使用岭回归进行滤波器求解,同时建立了尺度滤波器实现了目标的多尺度判断,使得目标发生尺度变化时能保持稳定的跟踪。使用TB-100数据集在多场景下对算法进行性能测试,证明该算法在目标表观变化、尺度变换、背景干扰等情况下有良好的跟踪效果。     

基于Rao-Blackwellizedli粒子滤波的多特征融合多光谱目标自适应跟踪

针对复杂背景下视频目标跟踪的实时性和可靠性问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的颜色矩形特征和方向边缘信息融合的自适应跟踪算法。该算法采用Rao-Blackwellized粒子滤波提高滤波算法性能,采用积分图像快速计算颜色特征和方向边缘信息,根据跟踪实际情形,利用模糊逻辑自适应调节各特征权值,提高算法的跟踪速度和精度。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复杂的背景下对可见光及红外等运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

一种复杂背景下运动扩展目标识别算法

目标识别的关键在于提取出目标有别于背景的特有的特征.在复杂背景下,灰度特征、区域特征、形状及纹理特征难以对目标进行有效的识别,而运动特征是明显的有效特征,提出了一种基于稀疏运动场的目标识别方法,首先用改进Barnard算法对相邻两帧图像进行特征点提取,然后在特征空间用块匹配的快速算法估计出稀疏运动场,再进行C均值模糊聚类识别.实验表明这种算法能对复杂背景下高速运动的扩展目标进行快速稳健的识别.     

基于纹理特征的尺寸方向自适应均值漂移算法

针对均值漂移算法在目标跟踪中由于相似背景干扰和固定带宽值核函数引起的跟踪精度下降的问题,结合目标的纹理特征及尺寸方向的变化,提出了一种新的跟踪算法。首先,通过自适应算法求解出目标的灰度阈值,得到纹理特征参数,并结合颜色特征建立目标模型;然后,通过求解目标相似度最大值提取出运动目标的图像区域;最后,采用协方差矩阵估计方法,结合最小二乘算法对运动目标尺寸方向的变化量进行自适应计算,表示出运动目标在视频帧中的像素区域,保证了跟踪的准确性。实验证明,本文提出的算法较其它均值漂移算法有更高的精度和效率。     

基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。     

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。     

利用自适应卡尔曼滤波实现光电跟踪中的复合控制

为了在光电跟踪控制系统中实现复合控制以提高跟踪精度,构建了基于模型自适应卡尔曼滤波算法的复合控制结构。首先,利用跟踪脱靶量数据和仪器位置数据合成目标角位置数据;然后,利用模型自适应卡尔曼滤波算法对目标角位置数据进行滤波估计以获得目标角速度信息;最后,将目标角速度信息前馈到速度回路,从而构成复合控制系统。实验结果表明:采用复合控制结构后,目标跟踪精度提高了50%。基于模型自适应卡尔曼滤波算法的复合控制技术能够在保持原反馈控制系统稳定性的条件下提高跟踪精度。     

用基于二值化规范梯度的跟踪学习检测算法高效跟踪目标

为提高复杂环境下TLD(Tracking-Learning-Detection)算法的跟踪精度和速度,提出基于二值化规范梯度(BING)的高效TLD目标跟踪算法。在跟踪器中引入基于时空上下文的局部跟踪器失败预测方法和全局运动模型评估算法,提高了跟踪器准确度和鲁棒性;用BING算法取代滑动窗口搜索策略,结合级联分类器实现目标检测,减少了检测器的检测范围,提高了检测的处理速度;将训练样本权重整合到在线学习过程中,改进级联分类器的分类准确度,解决了目标漂移问题。对不同的图片序列实验结果表明:本算法的跟踪正确率达85%,帧率达19.79frame/s。与原始TLD算法及其他主流跟踪算法相比较,该算法在复杂环境下具有更高的鲁棒性、跟踪精度及处理速度。     

基于自适应标签和稀疏学习相关滤波的红外目标跟踪算法研究

针对背景杂乱、遮挡、热交叉以及目标形变等复杂跟踪场景下目标跟踪算法出现性能严重退化问题,提出一种基于自适 应标签和稀疏学习相关滤波的实时红外单目标跟踪算法。 首先,根据目标响应情况自适应地构造样本标签,通过自适应标签训 练提升相关滤波器的分类能力,抑制干扰区域对跟踪模型的污染。 其次,加入稀疏学习策略,通过目标响应 L1 范数抑制复杂跟 踪场景下目标响应多峰分布,提高跟踪算法的鲁棒性;与基线算法相比,该算法精度和 AUC 分别提升了 19. 3% 和 39. 8% 。 在数 据集 GTOT、RGBT234 和 VOT-2016TIR 上的实验结果表明,该算法对上述复杂跟踪场景具有良好的应对能力,运行速度超过 35 fps,综合性能优于对比跟踪算法。     

基于改进预瞄跟随算法的电动车智能转向控制

提出一种基于改进的预瞄跟随驾驶员模型的电动汽车智能转向控制策略。借鉴驾驶员预瞄跟随模型提出转向控制方法,并对预瞄跟随算法进行改进,提出一种新的预瞄点搜索算法,确保预瞄点落在预期路径上,避免由于路径转弯曲率过大导致电动汽车脱离路径。结合考虑稳态响应的影响,提高转向控制策略精度。利用多领域建模软件Dymola,结合电动汽车动力模型、路径模型,对该转向控制策略进行仿真。仿真结果表明应用该策略的电动汽车具有良好的路径目标跟随精度。     

采用改进辅助粒子滤波的红外多目标跟踪

结合改进的辅助粒子滤波与马尔科夫随机场,提出一种多目标跟踪算法来跟踪红外场景中的多个目标.依据目标区域的灰度直方图描述目标,使用标准辅助粒子滤波对各目标的采样粒子集进行粗略优化,同时在辅助粒子采样过程中引入Mean-shift算法来提高粒子采样效率,解决多目标跟踪时粒子数量呈指数级增长的问题,并进一步提高算法的实时性.针对多目标跟踪常出现的目标遮挡导致跟踪失败的问题,引入图模型理论,利用马尔科夫随机场来表示多目标跟踪模型,将多目标的跟踪问题转换为图模型的推理问题.实验结果表明,该跟踪算法使用较少粒子便能实现跟踪,跟踪正确率达84％,且能有效解决多目标跟踪时的相互遮挡问题.     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

基于Camshift和Kalman滤波结合的改进多目标跟踪算法

Camshift算法具有很好的实时性,但是存在遇到大面积与目标颜色相近的背景干扰、目标被严重遮挡时跟踪失效,只能对单目标进行跟踪等问题。针对这些问题,提出了Camshift结合Kalman滤波的改进算法,采用改进算法的跟踪器对每个检测出来的目标进行分别跟踪,从而实现多目标跟踪。实验表明本文提出的改进算法能有效地克服以上问题,并且能达到实时性要求。