利用选择性模型不定时更新的视觉跟踪算法

目的 在目标跟踪中,基本粒子滤波算法和传统模型更新策略在遮挡、光照变化以及自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题。为解决该问题,提出一种基于选择性模型不定时更新的粒子滤波视觉跟踪算法。方法 本文算法在粒子滤波框架下,定时检测目标变化,采用最速梯度下降法判断更新时机。仅当目标本身逐渐姿态改变而不受背景干扰时更新目标模型;在发生遮挡或光照改变较大时则不更新,保持当前模型继续跟踪。结果 通过对示例视频的计算机视觉跟踪,在跟踪目标中心位置误差、覆盖率、精度及成功率比较上,本文算法均能表现出较优的实验结果,这表明:本文算法能够对目标模型进行选择性更新,与对比算法比较,总体能够更加有效解决视频中遮挡、光照变化以及自身旋转等情况下的鲁棒跟踪问题。结论 由于本文算法未考虑尺度,在尺度不变的多种复杂变化条件下,本文算法均具有较好的鲁棒性。     

利用巴氏系数判定模型更新的视觉跟踪算法

在视频跟踪时,传统的粒子滤波算法在目标区域出现遮挡、光照变化等情况下通常存在鲁棒性较差的问题,因此提出一种采用巴氏(Bhattacharyya)系数判断模型更新时机的鲁棒视觉跟踪算法。本算法以粒子滤波算法为框架,每隔一定帧数抽样检测目标变化,利用当前模型与候选模型之间的巴氏系数统计特征的相似性,从而判断更新时机。仅当目标逐渐姿态改变且无背景干扰时更新目标模型;在发生遮挡或光照改变较大时则不更新,保持当前模型继续跟踪。本算法判断是否出现影响目标匹配因素,从而适时采取模型更新策略。实验结果表明,本算法通过选择性更新模型,在未考虑尺度变化的情况下,能够更加有效抑制背景干扰和避免模型漂移,在诸多复杂场景中具有一定的鲁棒性。     

复杂背景下感兴趣运动目标的跟踪算法

针对由于复杂背景的干扰而导致不能准确跟踪感兴趣运动目标的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法。首先在HSV颜色空间中得到感兴趣运动目标的加权颜色分布模型,然后利用不变矩特征来消除背景中相似颜色物体和光照变化的干扰,两种特征通过自适应调整权重来更新粒子权值而融合于粒子滤波算法中,从而能够准确和稳定地跟踪运动目标。实验证明,该算法在运动目标平移、姿态变化、遮挡、光照变化及相似颜色干扰等复杂背景下都能够准确地进行跟踪,对背景干扰具有很强的鲁棒性。     

融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

基于稀疏表达的遮挡目标跟踪算法

针对视觉跟踪中的目标遮挡问题,提出一种基于稀疏表达的视觉跟踪算法。采用稀疏表达方法描述跟踪目标,构造基于Gabor特征的目标词典和遮挡词典,通过l1范数最优化求解稀疏表达系数。在粒子滤波框架下跟踪目标,根据稀疏表达系数判断遮挡,并利用重构残差更新遮挡情况下的粒子权重。在目标模板更新时,通过引入可靠性评价来抑制模板漂移。实验结果表明,该算法能够有效地跟踪处于遮挡状态下的运动目标,并对目标姿态变化以及光照变化具有较好的鲁棒性。     

基于粒子滤波和压缩感知的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪过程中出现的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于粒子滤波和压缩感知的目标跟踪算法。算法融合颜色特征和纹理特征来描述目标,增强算法在光照变化和复杂环境下的鲁棒性;利用压缩感知理论对特征进行降维,提高算法实时性;最后,根据粒子滤波原理估计目标状态,得到目标位置。实验结果表明,本算法在有效减少算法运行时间的前提下,能够准确跟踪遮挡和光照变化情况下的目标。     

一种改进的视频图像检测跟踪算法

针对运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用自适应阈值的Vibe算法来压缩背景杂波和相关噪声,进而对运动目标进行检测.采用基于Camshift优化的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪,该算法在粒子滤波算法的基础上结合Camshift算法的优点,加入当前观测信息,使粒子更好地采样于目标周围,提高了粒子效率,节省了算法时间.实验表明,自适应阈值的Vibe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,而基于Camshift优化的粒子滤波算法能够在目标快速运动、遮挡情况下对目标进行准确跟踪.     

基于时空特征的实时相关滤波目标跟踪

提出一种基于时空信息的相关滤波实时目标跟踪算法,以解决纹理改变、光照变化、旋转变形甚至遮挡情况下目标跟踪效率问题.此算法考虑到目标定位过程中,目标与其周围信息存在空域上的相关性,来构建目标空域滤波模型,并且该算法引入时间变量来在线更新得到时空域滤波模型,利用相邻帧信息相似性来降低遮挡对跟踪的影响.通过实验对比,验证了当目标受到非理想因素干扰时,所提算法具有健壮的鲁棒性和良好实时性.     

标签一致K-SVD稀疏编码视频跟踪算法

稀疏编码视频目标跟踪算法对目标遮挡问题有一定的适应性,但当目标受背景杂波、光照变化等干扰时,跟踪结果将会出现漂移现象.为此,提出一种基于字典学习和模板更新的视频目标跟踪算法.该算法在构造字典时加入背景模板集,利用标签一致K-SVD方法进行字典学习,同时训练出低维字典和目标背景分类器;在稀疏编码过程中,借助粒子滤波技术,采用分类器分类结果和候选目标直方图构建整体似然模型;最后通过字典学习更新字典、分类器及目标直方图.采用标准数据库中具有挑战性的视频数据进行算法测试实验,结果表明,对于存在遮挡、背景杂波、光照变化、目标旋转和尺度变化等复杂跟踪环境下的目标跟踪,文中算法都能有效地降低跟踪结果存在的漂移现象,且具有较好的稳定性.     

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位置进行预测,并利用预测信息修正目标跟踪区域;最后,将所提出算法移植到DJI Guidance视觉平台上并为其设计跟踪实验.实验结果表明,该算法能够有效解决目标尺度变化与目标受遮挡等跟踪问题.     

Fast occluded object tracking by a robust appearance filter

We propose a new method for object tracking in image sequences using template matching. To update the template, appearance features are smoothed temporally by robust Kalman filters, one to each pixel. The resistance of the resulting template to partial occlusions enables the accurate detection and handling of more severe occlusions. Abrupt changes of lighting conditions can also be handled, especially when photometric invariant color features are used, The method has only a few parameters and is computationally fast enough to track objects in real time.     

Practical issues in state estimation using particle filters: Case studies with polymer reactors

In this paper, we compare Kalman update based filters with particle filters using simulations on polymerization processes. In particular, we compare the unscented Kalman filter (UKF) and the particle filter (PF) for the case of significant plant–model mismatch. The sequential importance resampling particle filter is shown to be less robust than the Kalman update-based filters. This issue is solved by bootstrapping the PF with the UKF, i.e., using the UKF as the proposal distribution; this retains its ability to estimate non-Gaussian distributions while providing robustness with respect to plant–model mismatch. Finally, we explore methods of obtaining a point estimate from the state distributions of the PF.     

基于卡尔曼滤波器组的Mean Shift模板更新算法

针对Mean Shift算法缺乏必要的模板更新方法的缺陷,提出了一种基于卡尔曼滤波器组的Mean Shift模板更新算法。该算法首先将目标在特征空间中的特征值的概率作为模板信息;然后设计了一个滤波器组,其中每个滤波器用于估计特征子空间中一个子特征值概率的变化;最后将这些子特征值概率对应相乘就可以得到整个模板的更新值。由于滤波器的噪声参数是随着输入数据的变化随时动态确定的,因此,根据滤波器残差的变化就可以确定模板的更新策略。实验证明,该新算法不仅能够增强Mean Shift算法在目标姿态变化、光照变化下的跟踪效果,而且对阻挡时的鲁棒性也较好。     

基于混合卡尔曼滤波器组的航空发动机双通道传感器故障检测

基于机载非线性模型与分段线性卡尔曼滤波器混合组成的混合卡尔曼滤波器组,结合双通道传感器的特点,建立了民用航空发动机传感器故障诊断系统;给出故障诊断原理及算法的同时,将该系统应用于民用涡扇发动机传感器常见典型故障进行了仿真;仿真结果表明,诊断系统可以在发动机发生健康蜕化后,通过只简单更新机载模型的蜕化因子,而保持线性卡尔曼滤波器的参数不变,便能准确地检测和隔离各类传感器故障而不发生误报;该更新过程可以在线自动完成,省时省力,易于工程实现。     

鲁棒的自适应尺度和方向的目标跟踪方法

针对在视频序列图像目标跟踪中,跟踪目标尺寸和跟踪目标相对背景运动的方位角都在实时变化,常规目标跟踪算法会引起尺度和方向定位偏差,导致跟踪漂移,甚至跟踪失败问题,提出鲁棒的目标尺度和方向自适应的跟踪方法。在Kalman滤波框架下,通过将运动目标的最小外接矩形信息转化为Kalman滤波参数,对目标运动进行建模。采用基于最小外接矩形的两步块匹配搜索方式实现对目标的中心定位,然后采用增量式搜索匹配方法根据最优尺度和角度的判别条件修正目标尺度和方向角度。通过动态评估不同目标模型在不同跟踪场景中的置信度,对目标模型进行动态更新。使用公用视频图像序列测试,实验结果验证了该方法的有效性。     

海上运动目标跟踪系统的设计

为实现对海上运动目标的实时跟踪,克服跟踪效果易受到严重遮挡影响的缺点,建立了一套实时跟踪系统,并且结合目标的运动信息与新的模型更新策略,对均值漂移与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法做出了改进.当运动船只被遮挡的比例较大时,先用估计出的目标速度矢量更新卡尔曼滤波器,并用相应的模型更新策略更新目标模型以提高模型相似性度量的精确性,再单独利用滤波器进行跟踪,取得了较好的跟踪效果.实验结果表明,该系统可以较好地实现海上运动目标的跟踪,并且改进后的算法具有良好的实时性和鲁棒性.     

Kalman filters for non-linear systems: a comparison of performance

The Kalman filter is a well-known recursive state estimator for linear systems. In practice, the algorithm is often used for non-linear systems by linearizing the system's process and measurement models. Different ways of linearizing the models lead to different filters. In some applications, these?‘Kalman filter variants’?seem to perform well, while for other applications they are useless. When choosing a filter for a new application, the literature gives us little to rely on. This paper tries to bridge the gap between the theoretical derivation of a Kalman filter variant and its performance in practice when applied to a non-linear system, by providing an application-independent analysis of the performances of the common Kalman filter variants.

This paper separates performance evaluation of Kalman filters into (i) consistency, and (ii) information content of the estimates; and it separates the filter structure into (i) the process update step, and (ii) the measurement update step. This decomposition provides the insights supporting an objective and systematic evaluation of the appropriateness of a particular Kalman filter variant in a particular application.     

基于高斯和滤波的高轨双星高超音速目标跟踪

针对基于高轨双星时频差观测的无源跟踪问题,提出一种适用于跟踪高超音速巡航目标GMM-AEKF算法,该算法使用基于Euler采样建立的WGS-84椭球下的目标离散时间运动方程,在已有的GMM-EKF跟踪框架的基础上引入时差均匀高斯混合（GMM）表示、替代扩展卡尔曼滤波（AEKF）和基于Kullback-Leibler散度的高斯分量管理。仿真实验结果表明,AEKF的引入使得跟踪算法的状态更新运算变为线性,其估计精度收敛速度较快,适用于高超音速目标跟踪。     

非线性动态滤波的迭代算法

阐述了标称状态的线性化方法和扩展的卡尔曼滤波公式及迭代卡尔曼滤波，探讨了非线性动态滤波的近似处理方法，围绕标称状态将非线性模型进行线性化，将标准的卡尔曼滤波扩展到非线性模型，得到扩展的卡尔曼滤波公式，研究了迭代滤波计算方法。扩展的卡尔曼滤波方法已经有效地用于非线性模型。     

GPR model with signal preprocessing and bias update for dynamic processes modeling

This paper introduces a Gaussian process regression (GPR) model which could adapt to both linear and nonlinear systems automatically without prior introduction of kernel functions. The applications of GPR model for two industrial examples are presented. The first example addresses a biological anaerobic system in a wastewater treatment plant and the second models a nonlinear dynamic process of propylene polymerization. Special emphasis is placed on signal preprocessing methods including the Savitzky-Golay and Kalman filters. Applications of these filters are shown to enhance the performance of the GPR model, and facilitate bias update leading to reduction of the offset between the predicted and measured values.