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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
卫保国  李克靖  曹慈卓 《计算机应用》2013,33(10):2914-2917
针对目标形变及复杂背景条件下的目标跟踪问题,利用基于图的半监督学习方法,结合粒子滤波,提出一种自适应的目标跟踪算法。该算法利用局部全局一致性学习(LLGC)算法建立代价函数,将当前的候选状态作为未标记样本,以所有样本为顶点建立图,以代价函数的最优解作为当前的状态,从而得到当前帧的目标位置;同时利用跟踪结果对标记样本进行实时更新,以适应目标形变,部分遮挡以及环境光照的变化。实验结果表明,该方法能够很好地处理目标跟踪中常见的遮挡、相似背景干扰等复杂情形,实现对目标的鲁棒跟踪  相似文献   

2.
胡秀华  郭雷  李晖晖  鹿馨 《控制与决策》2016,31(12):2170-2176
针对复杂场景中目标表观变化引起的跟踪漂移问题, 提出一种新的基于稀疏表示的目标跟踪算法. 该算法通过稀疏性和空间相关性正则约束得到一种优化的目标代价函数, 利用拉格朗日对偶理论和加速近端梯度方法完成字典优化, 并利用最大池化理论和空间金字塔方法得到降维的且包含更多空间信息的目标模板系数和候选样本系数. 实验结果表明, 所提出的算法在背景干扰、光照变化、形变、运动模糊、严重遮挡等多种复杂场景中都能取得较为鲁棒的跟踪效果.  相似文献   

3.
非标定图像的最优匹配方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
该文将特征匹配和极线几何(epipolargeometry)估计有机地结合起来,给出了一种基于组合优化的非标定图像鲁棒匹配方法。通过灰度互相关计算得到初始候选匹配,然后使用该文提出的全局极线约束和局部视差约束代价函数,利用确定性退火方法同时估计匹配关系和基础矩阵。实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性,能够得到接近全局最优的匹配结果。  相似文献   

4.
跳变约束下马尔可夫切换非线性系统滤波   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性,本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的交互式多假设估计方法.定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集,根据最优贝叶斯滤波,推导出状态与假设的后验概率递推更新.基于统计线性回归线性化非线性函数,利用伪量测法,将线性化的约束扩维到真实量测中,给出了非线性系统滤波的近似解析最优解.最终给出所提算法的稀疏网格积分近似最优估计实现.在交叉道路机动目标跟踪仿真场景中,所提算法的滤波精度优于基于泰勒展开的交互式多模型算法,基于统计线性回归的交互式多模型算法,以及基于泰勒展开的非线性系统约束滤波算法.  相似文献   

5.
利用最优的融合簇状态估计的Krein空间卡尔曼滤波方法,得到信息形式的鲁棒卡尔曼滤波.簇头节点通过所处簇的观测模型,利用信息形式的鲁棒卡尔曼滤波实现离散形式的卡尔曼滤波.簇头节点将状态估计和可逆的误差协方差矩阵传送到中心基站,中心基站融合簇状态估计产生全局状况估计.仿真结果表明,全局状态估计相对于集中状态估计(不分簇),具有更好的性能,且通信代价更低、节点寿命长.  相似文献   

6.
霍煜  王鼎  乔俊飞 《控制与决策》2023,38(11):3066-3074
针对一类具有不确定性的连续时间非线性系统,提出一种基于单网络评判学习的鲁棒跟踪控制方法.首先建立由跟踪误差与参考轨迹构成的增广系统,将鲁棒跟踪控制问题转换为镇定设计问题.通过采用带有折扣因子和特殊效用项的代价函数,将鲁棒镇定问题转换为最优控制问题.然后,通过构建评判神经网络对最优代价函数进行估计,进而得到最优跟踪控制算法.为了放松该算法的初始容许控制条件,在评判神经网络权值更新律中增加一个额外项.利用Lyapunov方法证明闭环系统的稳定性及鲁棒跟踪性能.最后,通过仿真结果验证该方法的有效性和适用性.  相似文献   

7.
为实现扰动和约束作用下对系统的最优鲁棒跟踪, 提出一种动态参考规划(DRP)方法, 设计鲁棒Tube模型预测控制器(RTMPC)将系统状态驱动到以最优跟踪点为中心的扰动不变集内. 基于DRP的RTMPC控制方法, 以多步参考为决策变量, 确保在线优化递归可行性的同时, 增加在线优化的自由度; 另外, 通过设定目标函数惩罚标称状态轨迹和参考稳态之间、以及最后一步参考稳态和设定点之间的加权欧式距离, 可实现最优鲁棒跟踪.  相似文献   

8.
针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该算法基于鲁棒线性混合模型,在RNMF框架下,采用樽海鞘群体算法取代乘法迭代策略,以增强算法全局搜索能力,在约束空间内随机搜索满足目标函数的全局最优解,可有效地完成非线性高光谱图像解混.仿真数据与真实遥感数据实验结果表明,本文算法在处理高光谱图像时,能够有效地避免RNMF算法易陷入局部最优解的局限性,具有更好的解混性能.  相似文献   

9.
针对杂波环境下非线性系统中目标跟踪精度问题,提出了一种基于扩展卡尔曼—高斯混合概率假设密度(EK-GMPHD)的模糊C均值(FCM)分布式融合算法。算法在全局估计上采用FCM聚类融合算法,得出隶属度最大的目标状态估计,再根据相关公式,计算得出全局目标状态估计。在局部航迹缺乏的状态下,所提算法可提高目标的跟踪精度。仿真结果表明:提出的融合算法在杂波环境下对多目标进行跟踪时对多目标数目和状态的估计更优。  相似文献   

10.
秦伟伟  马建军  李鹏  郑志强 《控制工程》2011,18(6):855-857,930
针对一类状态和输入受约束的多胞不确定线性时变系统,提出了一种基于多面体不变集的变终端约束集鲁棒模型预测控制算法.首先采用基于状态反馈增益的多面体不变集计算方法,给出了一种新的控制不变集序列构造方法,然后以控制不变集序列的并集作为终端约束集,结合在线优化和增益切换,实施变终端约束集双模鲁棒预测控制.该算法不仅有效地扩大了...  相似文献   

11.
In object tracking problem, most methods assume brightness constancy or subspace constancy, which are violated in practice. In this paper, the object tracking problem is considered as a transductive learning problem and a robust tracking method is proposed under intrinsic and extrinsic varieties. The object not only fits the object model, but also has the same cluster with the previous objects, which are the labeled data. By constraining the global and local information, the cost function is constructed firstly. The solution for minimizing the cost function can be solved by a simple linear algebra with graph Laplacian. Moreover, a novel graph is constructed over the positive samples and candidate patches, which can simultaneously learn the object's global appearance model and the local intrinsic geometric structure of all the patches. Furthermore, a heuristic positive samples selection scheme is adopted to make the method more effective. The proposed method is tested on different videos, which undergo large pose, expression, illumination and partial occlusion, and compared with state-of-the-art algorithms. Experimental results and comparative studies are provided to demonstrate the efficiency of the proposed method.  相似文献   

12.
朱姝姝  王欢  严慧 《控制与决策》2023,38(2):335-344
多目标跟踪在视频监控领域有重要的应用价值.随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN),尤其是图神经网络(graph neural networks,GNN)的发展,多目标跟踪的研究现阶段取得了很大突破.其中,图神经网络由于引入目标-轨迹间的关系建模,显示出更稳定的跟踪性能.然而,已有的基于GNN的多目标跟踪方法都仅在连续两帧之间建立全局关系模型,忽视了帧内目标与周围其他目标的交互,没有考虑在帧内建立合适的局部关系模型.为了解决该问题,提出基于帧内关系建模和自注意力融合模型(INAF-GNN)的多目标跟踪方法.在帧内,INAF-GNN建立目标与邻居目标的关系图模型以获取局部跟踪特征;在帧间,INAF-GNN建立目标与轨迹关系图模型以获得全局跟踪特征,并利用注意力机制设计一个特征融合模块整合局部和全局跟踪特征.在MotChallenge行人标准数据集上进行大量的实验,与多个基于图神经网络的多目标跟踪方法相比较,结果显示,MOTA指标提高1.9%,IDF1指标提高3.6%.同时,在UA-DETRAC车辆数据集上的验证测试表明了所提出方法的有效性和泛化能力.  相似文献   

13.
基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体,为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。  相似文献   

14.
背景估计与运动目标检测跟踪   总被引:9,自引:0,他引:9  
基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出一种自适应的背景估计方法来实时获得当前背景图像,从而分割出运动物体。为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。  相似文献   

15.
In this paper, we formulate visual tracking as a binary classification problem using a discriminative appearance model. To enhance the discriminative strength of the classifier in separating the object from the background, an over-complete dictionary containing structure information of both object and background is constructed which is used to encode the local patches inside the object region with sparsity constraint. These local sparse codes are then aggregated for object representation, and a classifier is learned to discriminate the target from the background. The candidate sample with largest classification score is considered as the tracking result. Different from recent sparsity-based tracking approaches that update the dictionary using a holistic template, we introduce a selective update strategy based on local image patches which alleviates the visual drift problem, especially when severe occlusion occurs. Experiments on challenging video sequences demonstrate that the proposed tracking algorithm performs favorably against several state-of-the-art methods.  相似文献   

16.
目的 传统跟踪算法在复杂环境下容易发生漂移(drift)现象,通过改进TLD(tracking learning detection)跟踪技术算法,提出了基于Sliding-window的局部搜索和全局搜索策略、积分直方图过滤器和随机Haar-like块特征过滤器。方法 首先,采用积分直方图过滤器可以有效地过滤大量非目标子窗口块,从而减少后续过滤器特征匹配数;其次,利用随机Haar-like块特征过滤器能够解决跟踪算法在复杂环境(多物体、部分或较大区域遮挡、快速运动等)跟踪过程易发生漂移而导致跟踪精度的不足。结果 结合TLD原始过滤器与新提出的两个过滤器组合而成的级联分类器,通过与主流的跟踪算法实验进行对比表明,级联分类器在稳定的背景或复杂环境的跟踪鲁棒性强、跟踪精度高,并且采用了局部和全局搜索策略提高了计算速度。结论 提出的方法在诸多背景环境变化,跟踪物体形变等情况下,能够精确地多尺度跟踪待测目标;结合全局和局部搜索跟踪策略能够有效地克服级联分类器所带来的时间复杂度过高的问题,从而实现实时目标跟踪。  相似文献   

17.
This paper discusses about the new approach of multiple object tracking relative to background information. The concept of multiple object tracking through background learning is based upon the theory of relativity, that involves a frame of reference in spatial domain to localize and/or track any object. The field of multiple object tracking has seen a lot of research, but researchers have considered the background as redundant. However, in object tracking, the background plays a vital role and leads to definite improvement in the overall process of tracking. In the present work an algorithm is proposed for the multiple object tracking through background learning. The learning framework is based on graph embedding approach for localizing multiple objects. The graph utilizes the inherent capabilities of depth modelling that assist in prior to track occlusion avoidance among multiple objects. The proposed algorithm has been compared with the recent work available in literature on numerous performance evaluation measures. It is observed that our proposed algorithm gives better performance.  相似文献   

18.
目的 传统的L1稀疏表示目标跟踪,是将所有候选目标表示为字典模板的线性组合,只考虑了字典模板的整体信息,没有分析目标的局部结构。针对该方法在背景杂乱时容易出现跟踪漂移的问题,提出一种基于正例投票的目标跟踪算法。方法 本文将目标表示成图像块粒子的组合,考虑目标的局部结构。在粒子滤波框架内,构建图像块粒子置信函数和相似性函数,提取正例图像块。最终通过正例权重投票估计跟踪目标的最佳位置。结果 在14组公测视频序列上进行跟踪实验,与多种优秀的目标跟踪算法相比,本文跟踪算法在目标受到背景杂乱、遮挡、光照变化等复杂环境干扰下最为稳定,重叠率达到了0.7,且取得了最低的平均跟踪误差5.90,反映了本文算法的可靠性和有效性。结论 本文正例投票下的L1目标跟踪算法,与经典方法相比,能够解决遮挡、光照变化和快速运动等问题的同时,稳定可靠地实现背景杂乱序列的鲁棒跟踪。  相似文献   

19.
传统跟踪算法在复杂环境下容易发生漂移(drift)现象,本文改进了TLD跟踪技术算法提出了基于Sliding-window的局部搜索和全局搜索策略、积分直方图过滤器和随机Haar-like块特征过滤器。首先,采用积分直方图过滤器可以有效地过滤大量非目标子窗口块,从而减少后续过滤器特征匹配数;其次,利用随机Haar-like块特征过滤器能够解决跟踪算法在复杂环境(多物体、部分或较大区域遮挡、快速运动等)跟踪过程易发生漂移而导致跟踪精度的不足。本文结合TLD原始过滤器与新提出的两个过滤器组合而成的级联分类器,通过与主流的跟踪算法实验进行对比表明,级联分类器在稳定的背景或复杂环境的跟踪鲁棒性强、跟踪精度高,并且采用了局部和全局搜索策略提高了计算速度。  相似文献   

20.
This paper presents a particle filter-based visual tracking method with online feature selection mechanism. In color-based particle filter algorithm the weights of particles do not always represent the importance correctly, this may cause that the object tracking based on particle filter converge to a local region of the object. In our proposed visual tracking method, the Bhattacharyya distance and the local discrimination between the object and background are used to define the weights of the particles, which can solve the existing local convergence problem. Experiments demonstrates that the proposed method can work well not only in single object tracking processes but also in multiple similar objects tracking processes.  相似文献   

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