基于人类视觉智能和粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法

与计算机视觉目标跟踪算法遇到的各种困难和瓶颈不同的是,鲁棒视觉目标跟踪仅仅是人类视觉系统的一项基本功能.为此,基于自顶向下的视觉注意机制,构建了一种相应的计算模型,提出一种利用检测视觉注意力焦点区域的方法来模拟人类视觉系统的全局搜索过程,并用粒子滤波跟踪来模拟人类视觉系统的局部跟踪过程的目标跟踪算法.多组对比实验结果表明了所提出的算法在视觉目标跟踪中的优越性.     

基于三维视觉系统的多运动目标跟踪方法综述

多运动目标跟踪是智能视觉监控系统中的关键性的亟待解决的问题,采用二维视觉特征跟踪会在目标相互遮挡时丢失目标特征造成跟踪困难,近年来三维视觉跟踪系统越来越成为热点,利用三维特征能在多目标相互遮挡时更好地识别、跟踪目标,实现多目标遮挡时的精确跟踪,从而全面提高智能视觉监控系统的精确性。总结了近年来基于三维视觉系统的多运动目标跟踪方法,根据采用的不同三维视觉系统分为三类,将每类中具有代表性的方法进行了论述,分析了各典型方法的优缺点,最后提出了进一步研究的主要发展内容和趋势。     

基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。     

基于双目视觉的跟踪机器人系统的设计

文章介绍了一种以TMS320DM642为核心,结合编解码芯片SAA7115和SAA7105组成的高速图像处理系统,和典型的电机控制芯片TMS320F2812为核心的电机控制系统,组成了基于双目视觉的跟踪机器人系统.文章提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法,该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复目标位置信息,完成在动态背景下运动目标的识别与跟踪,从而高效实时地检测运动目标并实现时目标的跟踪.     

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。     

基于移动机器人机载视觉云台的有限时间目标跟踪控制

研究面向移动目标的移动机器人机载视觉云台跟踪控制系统.首先,对视觉云台跟踪控制系统进行数学建模;然后,为提高移动目标的跟踪快速性和精度,基于有限时间控制技术提出一种新的有限时间视觉跟踪控制算法.严格的理论分析证明即使系统存在外部干扰也可以在有限时间内跟踪上目标,即通过控制云台转动能够保持在机器人运动过程中移动目标始终在相机视觉中心.仿真结果表明,所提出的有限时间控制算法可以实现移动目标的有限时间跟踪.     

基于双计算机的仿人机器人的视觉跟踪系统

运动目标的实时跟踪是机器人视觉的关键技术之一。设计了仿人机器人的视觉跟踪系统,系统采用双计算机,分别负责视觉信息的处理和运动单元的控制,两台计算机通过Memolink进行通讯。基于Windows的视觉信息处理子系统实现运动目标的分割,状态估计和预测。运动控制子系统采用RTlinux实时操作系统,利用PD控制器控制关节运动。实验验证了系统的稳定性和实时性。     

一个分布式多分辨率动态景物分析系统的Transputer实现

本文描述了采用两种数据结构（金字塔结构与黑板知识结构）的目标跟踪系统的Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ实现，金字塔结构通过对动态景物的多分辨率处理来模仿人类视觉的整体与局部专注处理，黑板结构通过一组代理的异步工作与配合来模仿人类视觉的并行处理能力。     

基于双目视觉的运动目标跟踪与测量

在研究融合运动目标位置预测的Mean Shift跟踪算法和双目立体视觉中的空间点定位算法的基础上,基于双目视觉设计了双目立体视觉运动目标跟踪和测量系统,并在所进行的跟踪与测量实验中,提取了运动目标质心的三维坐标序列,实现了对目标深度和速度的测量。     

机器人视觉动态目标跟踪的最优方案研究

机器人视觉导航是机器人系统研究的重要焦点性版块,通过对人类视觉的替代,机器人视觉导航确保了机器人在现实中发挥人类的效能,成为对应领域的重要劳动力。但是机器人视觉动态目标跟踪的实现难度比较大,需要突破的技术瓶颈也比较多,当前对此的解决方案比较多样化。本文主要关注于机器人视觉动态目标跟踪最优方案的问题,希望可以给予实际跟踪系统的构建提供参考。     

面向视觉监视的变化检测与分割

文章介绍了一种针对目标跟踪的高级视觉保安系统的双摄象机方案,在此框架下研究了变化检测问题,提出了一种简单、快速的分割算发：中点导引扫描方法。实验证明该算发对于将变化区域用矩形分割表示十分有效,是一种建立视觉监视系统的实用方法,可以作为目标跟踪研究的基础。     

似然相似度函数在目标跟踪中的鲁棒机理研究

复杂背景条件下低对比度目标的跟踪和测量方法,是视觉领域的一个重要课题.低对比度,低信噪比,目标旋转、缩放、被遮挡等非理想状态给跟踪算法的研究带来很大困难,算法既要适应目标和背景的复杂变化,又要保证运算量小,满足工程实时性要求.提出一种基于似然相似度函数的低对比度目标跟踪方法.在建立模型阶段,利用棱锥面方程的单峰特性突出模型中的目标灰度信息,使目标与背景灰度信息的可区分性更高;在模型匹配阶段,从统计学中的极大似然估计方法得到启发,构造一种新的似然相似度函数,与传统的相似度量相比,度量值的可区分性更高,大大提高了匹配区域的无重复模式;最后,将目标跟踪过程转化为对目标跟踪位置的极大似然估计过程.目前,该算法已经成功嵌入TMS320C6416硬件平台.大量实验结果表明,该算法所能探测的目标对比度LSCR最低限度约为3.作为实例,给出复杂背景下低对比度LSCR=4.9时空中飞机的实验结果.     

基于Adept机器人的视觉伺服控制系统

机器人视觉伺服控制在理论和应用等方面还有许多问题需要研究,例如特征选择、系统标定和伺服控制算法等.针对Adept机器人,提出了一种简单快速的不需要精确标定摄像机内外部参数的摄像机标定方法,完成了从被观测物体表面所在的视觉平面坐标系到机器人基坐标系的坐标变换.使用图像的全局特征,即图像矩特征进行伺服跟踪;利用所推导的图像雅可比矩阵,设计了由图像反馈与目标运动自适应补偿组成的视觉伺服控制器.将算法对静态目标的定位实验进行了验证,然后又将其应用到移动目标的跟踪上,通过调节和优选控制参数,实现了稳定的伺服跟踪和抓取.实验结果表明采用图像矩作为图像特征能够避免复杂的特征匹配过程,并且能够获得较好的跟踪精度.     

恒定光照下基于LFPL的APTZ调节

为提高光照恒定情况下视觉系统中PTZ调节的主动性和稳定性,提出恒定光照下基于LFPL的APTZ调节方法。采用基于局部粒子滤波的目标预定位方法,对运动目标实现自动估计的标定,提高系统调节的主动性,解决非线性跟踪问题。动态选取光照不变特征滤波粒子克服了光照变化和噪声等因素对目标预定位方法的影响,增强视觉系统的鲁棒性。对水平角和抑角采用Fuzzy控制方法,提高视觉跟踪系统的稳定性。实验结果表明,该方法是正确有效的,使用该系统对变速运动目标的长距离跟踪结果较传统方法更稳定,在光照变化和噪声条件下的运动目标跟踪实验也取得较好的结果。     

Improved eye-vergence visual servoing system in longitudinal direction with RM-GA

Visual servoing is a control method to manipulate the motion of the robot using visual information, which aims to realize “working while watching.” However, the visual servoing towards moving target with hand–eye cameras fixed at hand is inevitably affected by hand dynamical oscillation. To overcome this defect of the hand–eye fixed camera system, an eye-vergence system has been put forward, where the pose of the cameras could be rotated to observe the target object. The visual servoing controllers of hand and eye-vergence are installed independently, so that it can observe the target object at the center of camera images through eye-vergence function. In this research, genetic algorithm (GA) is used as a pose tracking method, which is called “Real-Time Multi-step GA(RM-GA),” solves on-line optimization problems for 3D visual servoing. The performances of real-time object tracking using eye-vergence system and “RM-GA” method have been examined, and also the pose tracking accuracy has been verified.     

基于DSP的说话人定位跟踪系统的设计

针对室内说话人实时定位跟踪不准确的问题,提出了一种基于TMS320DM6437硬件平台的音视频融合定位跟踪方法。该方法利用Kalman滤波器和Mean-shift算法搜寻说话人最优位置进行视频定位跟踪。同时,采用到达时间差的音频方法进行目标位置估计。由Kalman信息整合中心进行音视频融合,以提高视听系统定位跟踪的稳定性。实验结果表明,与单模态定位跟踪系统相比,该方法对320×240的图像可实现平均20frame/s的跟踪速度,能提高目标定位跟踪准确度17%,改进效果明显且稳定。     

基于显微视觉的微小型零件跟踪系统

微装配过程中的运动目标跟踪是一个新兴的研究方向。构建了一个由CCD相机、显微镜头、电控云台和图像处理模块组建的、针对微小型零件的显微视觉跟踪系统。为克服显微视场范围小的局限性,提出一种基于SIFT特征点的模板匹配和Kalman预测相结合的跟踪算法,通过Kalman预测实现在局部范围内的模板匹配,利用SIFT特征对模板匹配的结果进行校正和更新。实验结果表明：提出的跟踪算法能得到稳定的目标局部特征,并准确地跟踪到目标,对亮度变化、成像模糊等影响因素有较强的适应能力。     

A Pyramid Approach to Motion Tracking

This paper presents a multiresolution approach to visual motion tracking. In the approach, the foveation mechanism of the human visual system is used to model the multiresolution information perception algorithms of a Transputer-based pyramid visual tracking system. The video images of a moving target are transformed into pyramidal data structures, each of those images consists of multiple image layers with different resolutions by a Gaussian pyramid generation algorithm. The tracking of a moving target over an image sequence is accomplished by performing a foveal search that is based on an iterative intensity pattern correlation along the multiple resolution levels of the Gaussian pyramids of two successive images. Analyses are given as to the efficiency and accuracy of our tracking algorithm, showing that the algorithm is over 160 times faster than conventional mono-resolution tracking methods, with the tracking error within one pixel. To demonstrate the superiority of the multiresolution tracking algorithm in the connection to parallel computation, a scheme for mapping the tracking algorithm into a Transputer-based pyramidal parallel computing structure is proposed in the paper. Experimental results demonstrate good performance of the proposed approach.     

引入特征重检的抗遮挡目标跟踪方法研究

针对视觉目标跟踪的遮挡问题,在TLD算法的基础上,引入特征重检环节,解决发生遮挡时因目标外观相似、背景聚类造成错判,提出了一种基于特征重检的抗遮挡目标跟踪研究方法(TLD-D),采用跟踪、检测、学习、再检测的策略。跟踪与检测相结合,对锁定的目标进行学习,获取目标最新的外观特征;当发生遮挡时,则启用特征重检环节,提取遮挡过程的"开始发生遮挡"和"遮挡结束"两个关键帧,然后在特征重检环节选用SIFT特征进行双向匹配标定目标,确保重新标定的目标为原被遮挡的跟踪目标,即"再检测"。OTB基准集上实验结果表明,与TLD算法、同类TLD改进算法以及其他经典跟踪算法相比较,TLD-D算法抗遮挡能力更强,鲁棒性更强,能够对目标长时间稳定跟踪。     

基于MATLAB的相关滤波跟踪算法仿真分析

摘要：基于相关滤波的目标跟踪算法是一种常见的视觉跟踪方法,它利用目标的特征信息进行跟踪;在跟踪过程中通过计算目标模板与当前帧图像中候选区域之间的相关性来判断目标的位置;通过介绍首个将相关滤波理念与目标跟踪技术相结合的MOSSE算法,引入了三种基于此算法的改进相关滤波跟踪算法：KCF算法、DSST算法以及BACF算法;并基于视频跟踪基准OTB100数据集在MATLAB平台进行仿真实验,一次性评估标准下,BACF算法的平均成功率与平均精确度分别为最高的64.5%与80.4%,空间鲁棒性评估标准下,BACF算法的平均成功率与平均精确度分别为最高的58.2%与78.6%,时间鲁棒性评估标准下,BACF算法的平均成功率与平均精确度分别为最高的65.8%与85.1%,因此BACF算法的跟踪性能最佳,而KCF算法实现了最高的154.36帧率的跟踪速度。