基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪在智能监控和车辆导航领域中得到了广泛的应用。该文提出了基于统计背景模型和α-β-γ滤波模型的运动目标检测和跟踪算法。在此方法中，首先建立背景的高斯模型，然后检测出场景中的运动目标，最后在目标检测的结果上，采用α-β-γ滤波器对检测出的运动区域进行运动参数估计，进而跟踪出运动目标的轨迹。实验表明，该方法能够有效地分割出序列图像中的前景目标，并提高了目标跟踪的稳定性。从而证明了该方法的有效性。     

交通监控系统中运动目标的检测与跟踪

提出交通监控系统中应用视频图像流来精确检测、提取运动目标，并对目标进行分类、跟踪。自动判别机动车辆是否遵守的交通规则，对违规车辆作全程记录。     

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。     

一种新型智能图像监控系统

针对目前流行的图像监控系统的缺陷，本论文研制开发了一种新型智能图像监 控系统．该系统实现了监控场景的自动光圈调整和自动聚焦；并能够实时检测、定位监控场 景中的特定颜色目标；能够自动检测跟踪运动目标，并解决了运动目标检测中图像刷新率问 题，极大提高了监控系统的智能化和自动化程度．实践证明，系统工作性能良好．     

室内视频监控中行人目标检测与跟踪方法

为了有效检测和跟踪室内环境下视频监控中的行人目标,本文提出了一种新的行人检测与跟踪算法。检测阶段采用隔帧差分图像法以及自适应闽值分割技术快速检测运动行人;跟踪阶段采用卡尔曼滤波对目标位置进行预测,并利用最小外接矩形框优化匹配搜索。实现运动行人连续跟踪。通过单人、多人交互两组视频序列对算法进行了验证,试验结果表明。本文算法能够较好地处理室内静止背景下单人、多人跟踪,并对目标遮挡有一定的鲁棒性。     

交通监控系统中运动目标的检测与跟踪

提出交通监控系统中应用视频图像流来精确检测、提取运动目标,并对目标进行分类、跟踪。自动判别机动车辆是否遵守的交通规则,对违规车辆作全程记录。     

运动目标检测与跟踪算法的研究进展

运动目标检测与跟踪技术有着广泛的应用,但由于检测和跟踪过程容易受外界环境的干扰而造成失败,因此改进运动目标检测和跟踪算法具有重要意义。本文分类介绍了运动目标检测与跟踪算法的研究现状以及常用算法,比较了各种算法的优缺点,阐述了该课题许多尚未完全解决的问题,并对该领域未来的发展趋势进行展望。     

彩色序列图像中实时运动目标跟踪方法

提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来跟踪运动物体;然后再更新Mean Shift的目标模板。实验结果表明,该算法能够克服Mean Shift算法对尺度变化的物体的跟踪效果较差且不能检测突然出现在图像序列中的物体的不足,快速准确地跟踪各种物体。     

视频图像序列运动目标检测及轮廓提取

考虑到人类视觉对图像轮廓特征的敏感性,将目标检测与轮廓提取结合起来,实现了目标轮廓自动提取的方法.首先采用了背景差法跟踪视频图像序列中的运动目标,并采用了自适应背景更新的方法更新背景图像,结合活动轮廓模型法GVF Snake进行目标轮廓的提取,从而得到具有精确边界的运动目标.实验结果表明这种方法运算速度快、能够快速地收敛到目标轮廓、准确地跟踪目标,实现实时自动轮廓跟踪.     

一种运动背景下移动目标的检测方法

针对全局运动视频序列中的目标检测,提出了改进的灰度投影算法.通过对灰度投影相关曲线的分析,根据其单峰性特征,提出了三点局域自适应搜索算法,该方法能够快速的估计出前后两帧之间的运动矢量.然后以参考帧图像背景为参照,映射当前帧的背景信息,以此补偿全局运动矢量,将连续几帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,从而能够利用改进的连续三帧差分法准确地检测出运动目标,并根据目标的特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能够有效地从视频序列中提取和识别出运动目标.     

Detection and tracking of single-pixel targets based on trajectory continuity

A target detection and tracking algorithm has been developed to identify single-pixel targets with unknown motion from a time sequence of highly noisy images. The algorithm is based on a target trajectory continuity theory, utilizing temporal continuity and smoothness of target trajectories in both intensity and spatial coordinates in an image plane to detect and simultaneously track multiple targets. With a unique application of the trajectory continuity theory, the algorithm presents an effective engineering solution to the small target track initiation problem in under-speficied environments where an optimum solution is not possible, and at the same time unties the constraint of straight line trajectory that most optimum algorithms require for similar tasks. The algorithm design utilizes a parallel-distributed computing architecture, which aims for real-time target detection and tracking applications.     

基于时空显著性的双核KCF目标跟踪算法

传统的核相关滤波器跟踪算法(KCF)在模板更新上容易出现跟踪误差累计,从而导致目标跟踪过程中出现跟踪漂移问题。针对该问题,提出了一种时空显著性的双核KCF目标跟踪的方法。该算法引入了一种时空显著性方法来搜索目标区域的显著特征和姿态稳定的局部区域。利用该局部区域对跟踪过程中产生的累计误差有较低的敏感度特性,能够减少跟踪过程中的累计误差。然后再结合原目标和显著区域建立一个双核跟踪机制,在跟踪过程中不断对原目标跟踪结果进行微调,降低跟踪累计误差。此外,针对快速运动的目标相邻帧偏移量较大的问题,提出了一种锚点预测机制,使得跟踪锚点与目标位置更接近,能够更准确地跟踪到目标。在大型公共数据上测试的实验结果表明,提出的算法在光照、遮挡、变形、快速运动、旋转以及背景杂波等复杂情况下,均具有较强的适应性。     

基于多特征融合与分层数据关联的空中红外多目标跟踪方法

针对星空背景下目标相似度高、数量大和误检数目较多所导致的空中红外多目标跟踪困难问题，提出基于分层数据关联的空中红外多目标在线跟踪方法。首先，根据红外场景特性来提取目标的位置特征、灰度特征和尺度特征；其次，综合这三个特征来计算目标与轨迹之间的初步关联关系以获得真实目标；再次，将所获得的真实目标按照尺度大小分类，大尺度类目标数据关联采用表观特征、运动特征、尺度特征三种特征相加的方法来计算，小尺度类目标数据关联采用表观特征与运动特征两种特征相乘的方法来计算；最后，根据匈牙利算法对两类目标分别进行目标分配、完成轨迹更新。多种复杂情况下的实验结果表明：与仅采用运动特征的在线跟踪方法相比，所提方法的跟踪准确率提升了12.6%；与采用多特征融合的方法相比，所提方法的分层数据关联不仅提高了跟踪速度，也使跟踪准确率提升了19.6%。综上，该方法不仅跟踪精度高，而且具有较好的实时性和抗干扰能力。     

基于多特征融合与分层数据关联的空中红外多目标跟踪方法

针对星空背景下目标相似度高、数量大和误检数目较多所导致的空中红外多目标跟踪困难问题,提出基于分层数据关联的空中红外多目标在线跟踪方法。首先,根据红外场景特性来提取目标的位置特征、灰度特征和尺度特征;其次,综合这三个特征来计算目标与轨迹之间的初步关联关系以获得真实目标;再次,将所获得的真实目标按照尺度大小分类,大尺度类目标数据关联采用表观特征、运动特征、尺度特征三种特征相加的方法来计算,小尺度类目标数据关联采用表观特征与运动特征两种特征相乘的方法来计算;最后,根据匈牙利算法对两类目标分别进行目标分配、完成轨迹更新。多种复杂情况下的实验结果表明：与仅采用运动特征的在线跟踪方法相比,所提方法的跟踪准确率提升了12.6%;与采用多特征融合的方法相比,所提方法的分层数据关联不仅提高了跟踪速度,也使跟踪准确率提升了19.6%。综上,该方法不仅跟踪精度高,而且具有较好的实时性和抗干扰能力。     

多通道视频目标自动跟踪系统设计

目前,视频监控系统一般都会用到多个摄像机,即监控系统有多个通道的视频内容,这带来一个很现实的需求,就是在多通道视频中对感兴趣的目标进行自动跟踪。为此,基于最近兴起的tracking-learning-detection(TLD)视频目标跟踪算法设计了一个多通道视频目标跟踪系统。针对一个实际的监控场景,布置了设计的目标跟踪系统,并进行了验证实验。实验结果显示该系统能够对多个视频通道中的感兴趣目标进行准确有效跟踪,达到预期效果。     

多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合

多传感器目标跟踪的一个实际问题是如何获得目标的过程噪声信息,以获得较好的跟踪性能。针对多传感器分布式估计融合系统,利用这种自适应技术给出了一种自适应Kalman滤波的融合方法,它具有与中心式相近的跟踪性能。计算机模拟结果表明：这种方法具有较优良的性能。     

基于优化AGA与辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法

目标跟踪是当今的重要研究课题,广泛应用于通信导航、计算机视觉与自动控制等领域。针对现有的边缘粒子滤波算法目标跟踪可靠性低的问题,提出了一种基于优化自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）和辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法。在状态空间降维的基础上,推导出崭新的辅助边缘粒子滤波框架,有机地将目标运动的状态划分成线性分量和非线性分量。对于线性分量,沿用卡尔曼滤波估计;对于非线性分量,植入辅助变量构建显式概率分布函数。另一方面,提出了一种的优化AGA实时调节交叉概率与变异概率具有非线性特性,以期筛选出优越的粒子拟合目标的运动状态。实验结果表明,所提出的方法能有效跟踪常见目标,具有估计准确的优点。     

基于关联规则挖掘的全向轮移动机器人目标跟踪控制系统设计

为使全向轮机器人在移动过程中所捕获到的目标对象能够完全符合理想目标设定条件,准确追踪目标节点的运动行为,设计基于关联规则挖掘的全向轮移动机器人目标跟踪控制系统。根据CAN主控框架的部署形式,按需连接核心管控电路与I/O跟踪模块,分别以转向控制器、速度控制器为例,完善全向轮控制结构的物理作用能力,实现机器人目标跟踪控制系统的应用结构部件设计。在此基础上,定义频繁项集合,按照具体的关联规则特征描述结果,确定挖掘程序指令的执行能力,得到准确的关联离散度指标计算结果,实现控制系统的关联规则挖掘,再联合相关硬件设备结构,完成基于关联规则挖掘的全向轮移动机器人目标跟踪控制系统设计。分析对比实验结果可知,随着关联规则挖掘控制系统的应用,全向轮机器人在移动过程中所捕获到的目标对象能够将理想目标完全包含在内,可以辅助全向轮移动机器人更加准确地追踪目标节点的运动行为,符合实际应用需求。     

一种基于运动矢量分析的Mean shift目标跟踪算法

Mean shift算法作为一种非参密度估计算法,目前已被广泛应用于视频运动目标的跟踪。该算法具有运算效率快,对目标变形、旋转不敏感,在部分遮挡的情况下有一定鲁棒性等特点,但该算法在运动目标速度过快的情况下,由于没有考虑利用目标的运动方向和速度信息,因此在跟踪快速运动目标时容易造成跟踪丢失。针对此问题,提出了一种基于运动矢量分析与Mean shift跟踪算法相结合的新方法,即首先对视频编码过程中产生的运动矢量进行概率统计分析,以获取目标运动方向与运动速度的估计值,再以此修正Mean shift运动候选区域的中心位置,使每次搜索开始时,候选中心位置更接近实际目标中心位置。通过与传统的Mean shift算法的跟踪实验比较可见,新算法不仅提高了快速运动目标跟踪的精度,而且减少了算法的搜索迭代次数,从而提高了运算效率。该算法可适用于智能视频监控设备中的视频编码与目标跟踪同时计算的情况,实验结果表明,该算法是有效可行的。     

基于MMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法

针对场景中存在新目标出现、旧目标消失(即目标数目变化)和密集杂波的复杂情形,利用多模型概率假设密度滤波器(MMPHDF)在多机动目标联合检测与跟踪上的优势,加入类别辅助信息,提出了一种多机动目标联合检测、跟踪与分类算法.该算法的基本思想是在MMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,从而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态后,对目标属性信息进行更新,更为精确的目标数目及状态估计又保证了目标分类性能.本文给出了该算法的粒子实现方法.仿真结果验证了上述结论.