一种基于模型融合的行人跟踪算法

提出了一种基于模型融合的行人跟踪算法。该算法在粒子滤波框架中融合了基于颜色直方图特征的产生式模型以及基于HOG特征的鉴别式模型,并结合离线学习和在线互学习对HOG鉴别式模型进行更新。实验结果表明,该方法能够有效地适应跟踪过程中的光照变化、姿势变化以及部分遮挡。     

SOJ压制和距离欺骗复合干扰下雷达网目标跟踪算法

针对远距离支援干扰(SOJ)压制和距离欺骗复合干扰下目标检测概率下降及虚假目标造成数据关联错误的问题,提出了基于等效量测的雷达网目标跟踪算法.首先,将各雷达得到的量测进行分组;然后,将同一部雷达对相同目标的角度量测进行数据压缩,并利用交叉定位的原理得到等效量测;最后,利用等效量测进行目标跟踪.算法关键在于利用最小二乘法...     

多站测角的机动目标最小二乘自适应跟踪算法

为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及精度的下降问题,该文首先采用最小二乘法对目标的状态进行粗估计,然后采用当前机动目标模型和自适应跟踪算法进行线性的卡尔曼滤波,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。实验结果表明:该方法对于匀速和匀加速运动的目标都可以达到良好的跟踪效果,其误差远小于经典的singer方法;对于强机动目标,singer方法将失效,而本文方法仍能实时辨识出目标的速度和加速度,并且估计效果良好。     

被动跟踪中模糊变结构交互多模型算法

在对机动目标进行被动跟踪时,为了提升跟踪效果,提出了一种基于最小二乘的模糊变结构交互多模型算法.首先,对于被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,算法采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,降低非线性量测方程的线性化误差.然后,针对交互多模型算法中固定结构的模型集带来的局限性,算法引入模糊推理规则以进行模型集自适应,减...     

基于粒子滤波改进的行人跟踪算法

为了提高汽车安全辅助驾驶技术和减少道路交通事故,根据行人运动变化特点,对基于粒子滤波的跟踪算法进行改进,提出一种新的行人跟踪算法.通过将空间距离中心加权和相关信息相结合的颜色直方图的观测模型方法,实现行人目标跟踪.实验结果表明,与基于HSV空间颜色直方图的粒子滤波跟踪算法相比,该算法有效解决复杂背景下局部遮挡和全遮挡问题,并在鲁棒性方面明显地优于前一种算法.     

空基多平台对空中机动目标的被动跟踪定位算法

针对空中机动目标的被动定位跟踪问题,提出了一种先用静态估计理论对空中目标进行最小二乘估计,再采用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行滤波处理的方法,取得了比最小二乘估计与卡尔曼滤波相结合的算法更好的效果。仿真结果表明,在跟踪非机动目标时,该算法和最小二乘估计与卡尔曼滤波结合的办法相当;在跟踪机动目标时,该算法的误差明显小于原算法。     

跟踪状态自适应的判别式行人单目标跟踪算法研究北大核心CSCD

本文针对在行人跟踪过程中遇到的背景相似物干扰、行人之间的相互遮挡和背景杂乱等导致跟踪状态不稳定的问题,基于DIMP(learning discriminative model prediction for tracking)跟踪算法,提出了一种跟踪状态自适应的判别式单目标行人跟踪算法。跟踪过程中由分类滤波器和搜索区域进行卷积操作得到响应图,通过响应图判断跟踪状态,跟踪状态分为弱响应状态、多峰强响应状态、单峰强响应状态。针对多峰强响应状态下的干扰物影响,提出在线更新策略,利用激励和抑制损失更新分类滤波器,提高分类滤波器的判别能力。针对多峰强响应和弱响应状态下目标预测不准确的问题,通过偏移量和增添候选框修正目标位置,提高跟踪精度。实验验证提出的算法在行人视频序列上跟踪结果,精度达到了0.978,成功率达到了0.740,在NVIDIA GTX 1650显卡下有30 fps的实时速度。     

车载红外图像的行人检测与跟踪技术

针对车载红外图像的特点,采用基于区域估计的帧差法实现车载红外图像中的行人检测,再通过行人的几何特征和运动速率特征进行行人的识别,最后运用轮廓矩匹配算法进行行人的跟踪。实验结果表明所采用的方法具有较好的行人检测及跟踪效果。     

多平台对单目标的被动跟踪系统研究

由于多平台对单目标的被动系统具有隐蔽性强、实时性好等优点,因此近年来成为电子战领域研究的热点之一。针对多平台观测下的单目标被动跟踪系统进行了研究,首先提出2种跟踪系统结构:一是基于最小二乘(LS)和线性卡尔曼滤波(KF)相结合的伪线性模型系统,二是基于扩展卡尔曼滤波(EKF)并行滤波技术的非线性跟踪系统;其次分别给出具体设计步骤,并在计算机上进行仿真验证。仿真结果表明,基于EKF的非线性并行滤波技术对目标跟踪精度较高。     

视频目标跟踪典型算法比较与分析

视频目标跟踪由于场景和目标的外观变化等问题的存在,仍旧是计算机视觉领域研究的热点和挑战。本文阐述了视频目标跟踪技术的研究背景,介绍了视频目标跟踪系统组成原理、研究现状。文章重点分析了几种近来较为前沿的跟踪算法并进行分析比较。本文还对跟踪算法的评价指标以及典型的标准库进行介绍。最后归纳总结了视频目标跟踪的发展前景以及面临的问题挑战,为下一步研究奠定基础。     

扩展目标跟踪中的自适应模板刷新算法研究

在目标跟踪领域基于模板相关匹配的跟踪算法是一种非常实用而且有效的方法,但是由于目标表面在运动过程中经常会发生变形,因此需要使用模板刷新的方法来适应目标的变形。而普通的模板刷新策略又会导致模板漂移,为了减少这种刷新策略带来的漂移,对于扩展目标,利用其拥有较多细节的特点,提出了一种基于尺度不变特征变特征点的方法,将发生仿射变换的模板与原始模板的比较,利用比较的结果来决策刷新模板的时机,实验表明该方法对于扩展目标的跟踪来讲,该方法能够很有效而合理刷新模板,减少模板漂移,提高了跟踪精度。     

基于色彩局域搜索的彩色目标快速跟踪方法

提出了一种基于色彩局域搜索的彩色目标快速跟踪方法。该色彩搜索法是利用目标特征色在目标跟踪点附近搜索目标，而无需对整幅图像地行搜索。其图像处理速度不受图像尺度的影响，因而实时跟踪速度大大提高。实验结果得出：该方法的跟踪速度可达到18．45frames／s，跟踪效率为73．8％。     

基于图像感知哈希的行人跟踪算法

针对传统目标跟踪算法计算复杂度高,在发生遮挡、形状改变时,运动目标丢失的问题,提出了将图像感知哈希算法应用于目标跟踪问题上,并针对行人这一特定目标进行了改进。按照行人的特征,将其分成若干区域,给不同区域分配不同权重,计算跟踪目标的感知哈希值,计算待测区域的哈希值,选择合适的待测区域作为目标区域。该算法与MeanShift算法相比,能更好地处理目标遮挡,不易产生目标丢失,且具有较低的复杂度。     

一种多人脸跟踪算法的研究与实现

结合人脸的运动模型提出了一种多人脸的跟踪算法,通过使用跟踪稳定系数来解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠或者由于目标检测质量的原因造成跟踪目标丢失等各种问题;同时目标跟踪器提供一个预测搜索区域指导下一帧的定位,从而进一步提高定位的速度.实验结果表明此算法具有很好的准确性和实时性.     

行人跟踪的多特征融合算法研究

为了克服遮挡,准确跟踪目标,本论文提出了一种基于最邻近法的多特征混合的跟踪算法。颜色特征和几何特征是视觉跟踪中最直观的特征,而且这两种特征的提取和匹配用时较少,被跟踪目标在没有发生遮挡时,使用颜色特征和几何特征也能准确跟踪被跟踪目标。当发生遮挡时,被跟踪目标的颜色特征和几何特征将变得不再可靠。Harris角点可以应对部分遮挡,所以将这三种特征融合起来就能很好的克服遮挡问题。但多特征融合往往会降低系统的时效性,本文采用最邻近法来决定目标匹配的优先度,克服了多特征对系统实效性的影响。实验结果表明,本文提出的算法对目标形变及遮挡具有良好的跟踪准确性和鲁棒性,并且克服了特征融合带来的时效性差的问题。      

传感器网络基于轨迹聚类的多目标跟踪算法

本文重点研究传感器网络中能源高效的多目标跟踪问题.根据轨迹相似性对跟踪目标聚类,利用组对象跟踪实现所有对象的跟踪,能够有效地减少传输能耗,延长网络寿命.由于测量误差、低采样率以及环境干扰,很难获取目标的精确位置,因此轨迹数据存在固有的不确定性.忽略这种不确定性会降低轨迹挖掘质量,从而影响目标跟踪.提出基于不确定性轨迹挖掘的组对象跟踪方法.轨迹挖掘阶段首先为所有跟踪目标建立马尔科夫链模型,然后给出一种新的不确定轨迹相似性的度量,最后给出不确定轨迹聚类算法UTK-means对目标分组.组对象跟踪阶段向基站周期性地更新组中心轨迹的位置.实验结果验证了本文方法具有较高的聚类质量和节能效率.     

Object Modeling with Color Arrangement for Region‐Based Tracking

In this paper, we propose a new color histogram model for object tracking. The proposed model incorporates the color arrangement of the target that encodes the relative spatial distribution of the colors inside the object. Using the color arrangement, we can determine which color bin is more reliable for tracking. Based on the proposed color histogram model, we derive a mean shift framework using a modified Bhattacharyya distance. In addition, we present a method of updating an object scale and a target model to cope with changes in the target appearance. Unlike conventional mean shift based methods, our algorithm produces satisfactory results even when the object being tracked shares similar colors with the background.     

基于主动轮廓模型联合Camshift算法的目标跟踪方法

针对城市道路交通环境中传统Camshift算法跟踪窗不能描述运动目标轮廓以及易受近似颜色干扰跟踪丢失的问题,提出基于Snake主动轮廓模型联合Chamshift区域模型的目标跟踪方法,算法将原Camshift算法中使用的HSV颜色特征和LTP纹理特征融合,增加了抗干扰能力,同时利用多尺度小波改进的Snake主动轮廓模型进一步对物体轮廓检测,去除阴影区域,更为直观的描述了物体的轮廓。实验证明,新方法在城市道路交通监控中有良好的应用前景。     

非线性最小二乘法的电力系统频率跟踪

提出了一种基于非线性最小二乘法实现频率跟踪的算法,对各种信号模型进行了仿真,并利用FPGA实现该算法,设计是在CycloneIII系列芯片EP3C80F780C8中完成,主频采用50 MHz。实验表明,该系统具有设计简单、可靠性高、跟踪效果好等特点,具有良好的实用价值。