基于双重金字塔网络的视频目标分割方法

针对复杂视频场景中难以分割特定目标的问题，提出一种基于双重金字塔网络（DPN）的视频目标分割方法。首先，通过调制网络的单向传递让分割模型适应特定目标的外观。具体而言，从给定目标的视觉和空间信息中学习一种调制器，并通过调制器调节分割网络的中间层以适应特定目标的外观变化。然后，通过基于不同区域的上下文聚合的方法，在分割网络的最后一层中聚合全局上下文信息。最后，通过横向连接的自左而右结构，在所有尺度中构建高阶语义特征图。所提出的视频目标分割方法是一个可以端到端训练的分割网络。大量实验结果表明，所提方法在DAVIS2016数据集上的性能与较先进的使用在线微调的方法相比，可达到相竞争的结果，且在DAVIS2017数据集上性能较优。     

高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵，提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标，然后空间加权似然来进行视频中的目标定位，引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪（Weighted Likelihood Tracking，WLT）和改进高斯混合模型（Improved Gaussian Mixture Model，IGMM）的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。     

基于水平集的目标分群方法

针对传统目标分群需要事先指定分类数等参数的问题,将水平集理论引入目标分群问题。该方法将目标分群问题归结为一个曲线演化问题,将目标分布结构视为曲线演化的约束条件,使得曲线在演化过程中自动地将地理上较为接近的目标包络在一起,从而完成目标分群,仿真实验证明了算法的有效性。     

改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用

为对城市动态车辆路径进行优化,设计一种具有贪婪转移准则的改进多目标蚁群算法。对蚂蚁执行多目标迭代局部搜索,在多个邻域上优化解或产生新的帕累托解。使用SUMO和NS2仿真软件,并用TraNS软件进行交互,对西安市区500组不同出发点和终点数据进行测试。结果表明,与两种传统优化算法相比,计算复杂度略有增加,但求解旅行时间明显缩短(平均少10%左右);与三种最新优化算法对比,在不同迭代次数和不同车辆数量条件下,虽然收敛速度不全都最快,但求解旅行时间均为最短(平均少5%左右)。该算法能更好满足行车时间硬要求,规避交通拥堵,能较好应用于动态车辆路径优化问题。     

一种结合Camshift和Kalman滤波的TLD目标跟踪算法

TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪最大的优点是对初始选择的目标进行不断的学习,来获取目标当前的外观特征信息。但其计算量大,当有相似目标出现、目标物被遮挡时,跟踪精确度低、效果差。Camshift算法是基于Meanshift算法形成的可连续自适应的一种算法。Camshift结合Kalman滤波可实现对目标位置的快速查找和对窗口大小的控制功能。将TLD跟踪方法的原始输出数据与改进算法的预测结果结合,再修正当前时刻的状态输出结果。对输出结果加权处理,得到目标的最终准确位置。改进算法既具有TLD算法原有的长期有效跟踪特点,又提高了对目标实时跟踪的准确性,同时对短时遮挡具有预测功能。