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基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪 总被引:10,自引:5,他引:5
为了在复杂背景下跟踪视频序列中的多自由度运动目标,基于粒子滤波理论提出了一种多自由度运动目标的稳健跟踪算法.首先,采用均值漂移算法目标模型与候选模型的相似度作为观测值的构造基础;然后,在核函数下颜色直方图的基础上,对目标的中心位置和表征目标形状的协方差矩阵进行更新,从而自适应地调整核函数带宽的大小,修正跟踪窗口的尺寸,... 相似文献
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泳池是一个变化较大的动态场景,会受到气泡、光照强度和水波等因素的干扰,针对泳池环境的复杂性特点,本文提出一种基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪算法。首先,结合Mean Shift算法中的核函数原理和目标模型,以RGB颜色直方图为核心建立水下运动目标模型,然后在粒子滤波跟踪水下目标的过程中,利用Mean Shift算法对粒子进行收敛,使粒子的分布更加接近目标的真实位置。仿真试验结果表明,本文提出的算法能够克服水波、阴影、气泡、遮挡等因素的干扰,实现了水下复杂背景下的实时稳定的目标跟踪。 相似文献
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针对均值漂移算法在目标跟踪中由于相似背景干扰和固定带宽值核函数引起的跟踪精度下降的问题,结合目标的纹理特征及尺寸方向的变化,提出了一种新的跟踪算法。首先,通过自适应算法求解出目标的灰度阈值,得到纹理特征参数,并结合颜色特征建立目标模型;然后,通过求解目标相似度最大值提取出运动目标的图像区域;最后,采用协方差矩阵估计方法,结合最小二乘算法对运动目标尺寸方向的变化量进行自适应计算,表示出运动目标在视频帧中的像素区域,保证了跟踪的准确性。实验证明,本文提出的算法较其它均值漂移算法有更高的精度和效率。 相似文献
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针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。 相似文献
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室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。 相似文献
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针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法。通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰。利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务。将该方法分别应用于标准测试库视频图像的跟踪以及实际运动目标的跟踪实验中并与传统方法进行了比较。结果显示,该方法能够利用显著性色调很好地将目标从背景中区分出来,在计算量增加不多、且满足电视跟踪系统实时性要求的情况下,提高了目标识别的准确性和稳定性,目标定位的最大偏差与被跟踪目标区的尺寸比小于25%,能够确保被跟踪目标不丢失。 相似文献
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