基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法

为了解决当前运动目标跟踪算法在背景模型复杂和目标特征不明显的情况下,导致算法跟踪能力不足的问题,本文分别从特征点检测与光流法分析的角度出发,提出了基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法。首先,根据图像梯度矩阵最小特征值,通过仿射变换,精确化特征点帧间匹配,排除伪特征点,达到精准检测运动目标特征点的目的。然后,基于图像像素守恒原理,进行2幅图像间变形评估,建立图像约束方程,进一步精确跟踪运动目标。最后,基于软件开发环境QTCreator实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前运动目标跟踪技术相比,本文算法拥有更高的准确性与稳定性。     

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。     

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。     

视觉跟踪新算法

视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题.在视觉跟踪中常用的方法有光流法和背景图像差分法,但光流法不能适用于复杂的环境下,计算量大,用时长,且实时性不高.背景图像差分法只适用于静态背景下的运动物体.基于上述的不足,本文提出基于背景图像差分法和光流场相结合的视觉跟踪新算法,实验结果表明该算法的正确性、有效性和实时性.     

基于彩色图像与深度图像信息融合的改进Camshift算法研究∗

针对传统Camshift算法在目标跟踪过程中会被拥有与目标物体类似颜色分布的背景物体干扰,导致搜索窗口发散或目标丢失的问题,提出了一种基于彩色图像与深度图像信息融合的算法,利用Kinect传感器可同时获取目标区域彩色图像与深度图像的特点,使用光流法在深度图像中对运动目标进行跟踪,通过考虑空间运动关系剔除相似颜色背景可能带来的影响.试验结果证明,该算法可有效跟踪运动目标,并在出现干扰时提高系统的鲁棒性.     

基于循环相关滤波算法的复杂背景目标跟踪方法研究

为了实现在复杂情况中对特定目标的路线跟踪,主要研究了基于循环相关滤波器的目标跟踪算法,并针对复杂环境情况下影响跟踪性能的条件进行分析比较。该算法是一种基于线性分类器的监督学习算法,通过添加空间正则化分量减少边界效应,提取准确目标。在OTB-50和OTB-100数据集上进行算法验证,实验表明,该算法的跟踪结果优于其他算法,在快速移动、背景杂乱、光照变化、遮挡、移出视线和运动模糊6种复杂情况下跟踪准确度比传统算法均高出0.1以上。     

基于特征点集群目标跟踪与检测

目标跟踪与检测技术是计算机视觉研究领域一个热点和难点问题,该技术广泛应用在制导、导航、监控等方面。尤其在复杂背景下,准确的跟踪既定目标,在遮挡情况下稳定跟踪,是近年来研究的热点。利用一种特征点集群方法,通过提取特征点方式,以及对目标的运动估计等方式,解决针对地面目标在光线变化、缩放、旋转3个变化量下的跟踪与检测问题。该方法对于地面运动目标的限制较小,同时图像序列中每一帧图像间运动目标的位移量较小。运用本文所提出算法,能够解决针对地面目标在光线变化、缩放以及旋转情况下跟踪与检测的问题。     

基于目标跟踪的区域入侵检测方法研究

智能视频监控在人们生产生活中的应用越来越广,区域入侵检测是智能视频监控的一个重要方面。主要研究了基于目标跟踪的区域入侵检测方法。首先采用混合高斯模型进行运动物体检测,在实际验证中获得了较好的前景检测效果;进一步采用了Mean-Shift算法对从前景检测图像中提取出的运动物体进行实时跟踪,能够实时标记出运动物体并绘制出运动轨迹。采用OpenCV的运动物体跟踪算法框架,在Qt软件开发平台上进行了算法验证,获得了较好的实验效果,充分验证了算法的跟踪效果和实时性,具有实际工程指导价值。     

基于目标跟踪的交互多模型kalman滤波算法研究

针对运动目标跟踪的过程中,运动轨迹发生改变或运动过程出现目标遮挡时,传统的跟踪算法容易出现跟踪丢失或跟踪效果较差等情况,文章提出了一种基于交互多模型Kalman滤波算法和Meanshift滤波算法的融合方法,对运动目标进行位置预测估计,解决目标遮挡问题,提高目标跟踪精度。实验结果证明,该改进算法能够有效地进行目标定位跟踪,并且具有快速性。     

移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究

文中分析了移动背景下运动目标检测与跟踪技术.介绍当前移动背景下运动目标检测常用的方法,指出了难点与关键.结合目前的工作,给出了一个移动背景下运动目标检测与跟踪的解决方案,并以人物为跟踪目标进行了实验,较好地实现了移动背景下的全局运动参数鲁棒性估计以及人物目标在不同场景下的跟踪.但是在目标检测时图像边缘白色块的去除和跟踪...     

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。     

一种基于随机场多运动目标跟踪算法

多运动目标跟踪是智能视频监控系统的重要内容。由于目标数量众多且目标之间相互遮挡,会造成跟踪轨迹不连续,这是多目标跟踪问题的难点,也是当前流行算法无法解决的研究的问题。利用目标对相互之间的位置信息受到外界干扰较少的特点,提出基于条件随机场多目标跟踪。与以前针对所有目标的外形特征不同,算法对跟踪子对进行标示。采用分层结构,由低阶状态作为输入序列到高阶,通过代价函数最小化,从而得到最终连续跟踪轨迹。能有效解决复杂环境下多目标不连续的问题。算法对于外形类似的被跟踪目标以及相互遮挡严重的情况有比较明显的优势,与当前优秀的算法相比,实验表明本文算法在定量分析和定性分析上均有较好的结果。     

基于Kalman滤波器的车辆检测与跟踪系统的实现

智能交通系统是解决城市交通拥挤最有效的方式,其中交通信息采集设备是交通系统管理的基础与前提,而基于视频图像处理的交通信息检测器较其他类型检测器,具有信息量丰富,安装和维护成本低廉的特点.本文用基于Kalman滤波器的方法实现了交通信息采集设备中的车辆检测与跟踪.它采用了一种自适应背景更新算法,通过分割、二值化、腐蚀膨胀得出前景图像,以包含前景图像的矩形框的中心作为Kalman滤波器的跟踪特征,对运动车辆进行跟踪估计得出车辆的运动轨迹和速度.一系列的视频实验表明,该方法简单可行而且对天气、光照变化、阴影有很强的适应能力.     

衰减记忆扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

对衰减记忆扩展卡尔曼滤波在机动目标跟踪领域中的应用技术进行研究,给出了状态方程和衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法,分析了衰减记忆扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法之间存在的主要差别,并通过仿真实验证明该衰减记忆滤波算法具有较好的跟踪目标动态变化效果,解决了卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在非线性系统的目标跟踪中存在的滤波发...     

基于Blackfin BF549的嵌入式动态目标实时跟踪系统设计

基于ADI公司Blackfin系列DSP BF549数字图像处理芯片,提出了一种在动态背景下对所采集图像中的动态目标进行实时跟踪与显示的嵌入式设计方案。对系统的工作原理、硬件及软件设计三方面进行了介绍。该设计方案充分利用BF549芯片的高性能视频处理能力,采用基于图像配准的运动目标检测方法,首先将采集的4幅相邻帧图像的背景进行配准,之后再利用差分相乘法,实现了动态背景下运动目标的检测,并利用球机对运动目标进行实时跟踪,最后将跟踪结果显示在TFT液晶屏幕上。     

一种交叉多目标跟踪算法

为了解决多目标跟踪过程中由目标轨迹交叉引起的跟踪算法复杂度增加以及跟踪精度降低的问题,提出了一种改进的基于随机有限集的交叉多目标跟踪算法。该算法以高斯混合参数代替概率密度假设来降低算法复杂度和减小跟踪误差。最后在线性高斯条件下进行了MATLAB仿真实验,模拟多目标的运动过程,应用本文提出的改进算法和传统的基于数据关联的算法对多目标进行跟踪,对比试验结果表明所提出的改进算法对交叉多目标具有更加良好的跟踪性能。