基于双目视觉的运动物体实时跟踪与测距

利用双目视觉信息系统实现三维空间中运动物体实时跟踪与测距．当运动目标超出视野范围时,可通 过控制摄像机云台转动搜索目标．此外,还研究了在摄像头运动情况下,无需重新标定,即可实现运动物体测距的 算法．这里,自适应背景建模法与CamShift 算法用于实现运动物体的辨识与跟踪．实验结果证明了所提出的算法能 够有效地追踪物体,并同时准确地测量它的三维位置．     

基于摄像机运动控制的运动目标检测与跟踪算法研究

本文提出基于摄像机运动控制的运动目标的一种检测与跟踪算法。首先预设多幅参考背景图像差分方法检测运动目标区域,然后采用投影法快速确定运动目标体的位置及移动方向,来控制摄像机转动预设角度跟踪移动目标。该方法实现了将运动目标跟踪置于画面的最佳观测位置,针对大多数摄像机位置固定的场所,该法具有较大的广泛适用性。     

基于人体主颜色特征的多摄像机目标连续跟踪

多摄像机视野之间的运动目标交接一直是广域视频监控系统中的难点.根据人体模型的基本理论,提出了一种基于人体模型分割和主颜色识别的目标连续跟踪算法.该方法无需进行复杂的特征(如SIFT特征)提取,而以目标质心距离结合目标主颜色距离作为判断特征,实现多摄像机目标交接.实验结果表明,该方法能有效准确识别公共区域内的运动目标,并...     

相机运动条件下的行人检测与跟踪

行人检测与跟踪在司机辅助安全系统和视频监控等领域具有重要的地位.针对目前存在的关键问题,如人体运动,相机运动,背景及形状、角度等变化对检测及跟踪带来的干扰,提出了一种将运动信息与形状信息相结合的行人检测方法,准确检测运动摄像机拍摄的直立运动人体;使用了基于小面积目标的跟踪算法进行人体跟踪;利用实际拍摄的视频序列进行算法验证.实验结果表明,混合检测算法速度快,准确率高;基于小面积的跟踪算法能够鲁棒的跟踪检测到的运动人体.     

动态云台摄像机无人机检测与跟踪算法

为应对小型无人机的黑飞、滥飞对个人隐私、公共安全造成的威胁,本文采用高清云台摄像机定点巡航的方式对近地动态复杂背景中的无人机进行检测与跟踪,并提出了一种适用于动态云台摄像机的闭环无人机检测与跟踪算法,包含检测与跟踪两种模式。在检测模式下,本文设计了一种基于运动背景补偿的运动目标检测算法来提取分类候选区域,然后利用基于神经网络结构搜索得到的轻量级卷积神经网络对候选区域进行分类识别,可在不缩小高清视频图像的条件下实现无人机检测;在跟踪模式下,本文提出了一种结合卡尔曼滤波的局部搜索区域重定位策略改进了核相关滤波跟踪算法,使之在高清云台伺服追踪过程中仍能对目标进行快速稳定的跟踪;为将检测模式与跟踪模式结合在闭环框架中,本文还提出了一种基于检测概率和跟踪响应图状态的自适应检测与跟踪切换机制。实验表明,本文算法可应用于定点巡航状态的高清云台摄像机,实现近地复杂动态背景中无人机的实时准确检测、识别与快速跟踪。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

运动摄像机下多目标检测与跟踪

针对摄像机运动情况下多目标的检测与跟踪问题,提出一种将Global K均值与模板匹配相结合的方法.利用六参数仿射模型得到摄像机运动参数,对图像进行全局运动补偿,用GlobalK均值算法对前景点进行循环聚类,判断目标数目并进行跟踪,通过对目标区域进行模板匹配使跟踪结果更准确.实验结果表明,该方法能够在运动摄像机下稳定、实时地跟踪多个目标,对发生形变的目标基本也能稳定跟踪.     

基于主动视觉的运动目标检测跟踪方法

研究主动视觉运动目标检测跟踪系统。针对图像目标跟踪多为非连续动态过程,准确性差,通过混合高斯法建立背景模型,采用背景差分法,利用最大类间方差算法确定阈值,检测分割出运动目标,提出一种结合SURF算法的带宽自适应均值漂移跟踪算法实现目标跟踪,使用线程并行控制摄像机运动,确保跟踪目标在图像序列中的合适尺寸。实验表明,改进系统能够实现对场景中运动目标的准确检测,稳定跟踪,并能到达实时应用的要求。     

平板图案的跟踪及其在增强现实中的应用

介绍一种实时的基于单摄像机的平板图案跟踪算法。该算法可以在增强现实应用中用于摄像机定位和虚拟物体的放置。针对跟踪中由运动模糊和目标较小所引起的跟踪失败情况做出了讨论,提出结合使用LK跟踪算法和基于匈牙利算法的角点匹配来解决这些问题。还提出使用基于约束的非线性优化来降低噪声对摄像机方位计算的影响。实验结果表明,该算法能够在复杂情况下,可靠地跟踪目标图案,获取准确平滑的摄像机定标结果。     

基于机器视觉的机器人测距研究

机器人测距技术是机器人导航、路径规划以及协作编队关键技术之一。基于透视投影几何原理,提出了单目视觉测距模型,实现物体测距。单目视觉测距模型实现了在摄像机与目标平面平行或者有夹角情况下,对目标物体距离的测量。实验结果表明,所提出的测距模型和和所用的算法,不仅避免了复杂的摄像机标定,而且测量速度快,能够实现对目标物体空间距离的精确测量。