基于互信息和自适应模板更新的目标跟踪算法

基于归一化互信息的图像目标跟踪算法,在目标发生刚体旋转,出现遮挡或光照条件发生变化时具有较好的稳定性。但是,实用的跟踪系统还要求算法能实时适应运动目标的外观变化,因此,在对归一化互信息跟踪算法研究的基础上,引入基于多尺度图像信息量的模板尺寸自适应更新策略。实验结果证明,改进的跟踪算法,在目标尺寸变化时能够自适应更新模板...     

基于直方图处理和新型相似性度量函数的小尺寸目标跟踪算法

小尺寸目标跟踪是视觉跟踪中的难题.本文使用均值移动算法跟踪小尺寸目标.论文首先分析了基于均值移动的小尺寸目标跟踪算法的两个主要问题:跟踪算法中断和跟踪目标丢失.然后,论文在这两个方面对小尺寸目标跟踪算法进行改进.给出了一种新的直方图单元编号方法,使包含目标颜色分量的直方图单元分布得更为集中紧凑.当候选目标与目标模型不匹配时,给出一种平滑算法来处理候选目标的直方图.论文提出一种新的相似性度量函数,推导了相应的权值计算公式,在此基础上建立了基于均值移动的目标跟踪算法.多段真实场景视频序列的跟踪实验表明,本文提出的算法可以有效地跟踪小尺寸目标,跟踪精度也有一定提高.     

跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统的粒子滤波跟踪算法的跟踪窗口尺寸不变,在目标尺寸变化较大时容易丢失跟踪目标.针对这一问题,提出了一种跟踪窗口自适应调整的粒子滤波跟踪方法.该方法依据运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离与目标尺寸的关系,建立跟踪窗口尺寸的数学模型.在两种目标模型上对所建立的数学模型进行了仿真验证.实验结果表明,当目标尺度发生变化时,跟踪窗口能够很好的随目标的尺寸变化而自适应地连续调整,改进后的算法在目标尺寸变化率很大时仍能够稳定跟踪目标.     

采用自适应模糊优化的目标跟踪加速方案

目标跟踪作为计算机视觉的重要方向之一,在自动驾驶、安防监控等方面有着广泛的应用,但是目标跟踪算法还无法有效地运行在嵌入式设备上。针对目标跟踪算法计算量大、复杂度高,难以部署在资源受限的嵌入式设备的问题,提出了一种基于相关滤波目标跟踪的加速方案。首先采用自适应模糊算法优化了跟踪算法整体运算量,它可以根据目标跟踪框的尺寸判定是否降低图像质量。其次采用了跟踪响应结果的峰值旁瓣比与平均相关能量比判据来评估跟踪结果的可信度,从而实现跟踪模型的自适应更新以及目标位置的重搜索。最后基于FPGA并行实现相关运算和跟踪检测器训练阶段的矩阵相乘运算,以提升算法实时能效性。所提出的加速算法基于PYNQ-Z2进行硬件测试,并在OTB-2015跟踪数据集上进行验证,该算法的跟踪精度与跟踪实时性分别为65.8%,17.28 frame/s,相比于原始算法,跟踪精度、跟踪实时分别提高了9.12%、703.7%。     

基于TMS320DM642的PPM跟踪算法设计与实现

文中设计了一个实时目标跟踪控制系统,采用PPM（后验概率指标）目标跟踪算法,辅以模板自适应算法和目标轨迹预测算法。系统可以进行360。场景的巡逻监控,并在手动捕获待跟踪的运动物体后,实时跟踪目标。利用目标偏离视场中心的偏差生成控制信号,以此控制云台的运动,确保目标始终处于摄像机的视场中央。经过优化的代码在SEEDVPM642平台上的运行结果表明,该系统能实时可靠地跟踪选定的目标。     

基于DM6446的视频车辆检测跟踪系统设计和实现

针对智能交通对分布式智能视频监控的需求,设计了基于DM6446嵌入式系统的视频车辆检测跟踪系统。提出一套简单有效的车辆检测跟踪算法,包括自适应背景更新算法、基于边缘检测和最优双阈值分割融合的运动区域检测、改进的快速连通区域判断方法以及基于多特征的跟踪算法。同时,对DM6446平台软硬件及其开发方法进行介绍,并针对该平台介绍了如何移植和代码优化。最终通过在DM6446平台实际运行表明,该系统能实时有效地检测和跟踪车辆,具有较高准确率和稳健性。     

一种改进的自适应网格交互多模型跟踪算法

自适应网格交互多模算法能够根据目标的运动模式,自适应调整系统各模型参数,从而实现对目标的跟踪.但当目标机动性较大时,在其模式变换时刻,网格中心剧烈摆动,导致跟踪精度下降.提出对该算法的改进,通过对网格中心运动步长进行适当的平滑处理,以增加网格的平稳性.仿真给出了平滑因子的经验值,并表明改进的自适应网格交互多模算法能解决传统算法在目标运动模式变换时跟踪不稳定的问题,提高精度跟踪.     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

基于自适应嵌入式CKF的目标跟踪算法

针对噪声分布未知情况下的非线性目标跟踪问题,提出了基于Sage-Husa算法的自适应嵌入式容积卡尔曼滤波算法。首先利用嵌入式容积准则改进传统的Sage-Husa算法,得到适用于嵌入式容积卡尔曼滤波器的噪声统计估计器来估计未知噪声的统计特性,并实现对其修正,引入判断机制来抑制目标跟踪时的发散问题,最后通过机动目标跟踪仿真验证了该算法的有效性。     

一种基于Kalman-mean shift的自适应跟踪算法

提出了一种基于Kalmanmean shift的自适应跟踪算法。利用卡尔曼滤波器预测目标在当前时刻的起始位置,并利用互信息量与目标尺寸之间的关系,在mean shift算法中加入了一个尺度更新项,通过尺度更新对运动目标,特别是目标尺寸变化的目标进行自适应跟踪。实验表明该算法提高了mean shift跟踪算法的适应性,有效地解决了长时间跟踪过程中尺度变化目标定位困难的问题。     

基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪

针对传统核相关滤波视觉目标跟踪算法在快速运动、背景杂波、运动模糊等情况下跟踪精度低且不能处理尺度变化的问题,提出了一种基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪算法.该算法在核相关滤波算法框架的基础上,引入了上下文感知和尺度自适应方法,增加了背景信息且能够处理目标的尺度变化.首先,利用融合了fHOG(fusion his...     

边界约束的核密度估计红外人体目标跟踪方法

基于核密度估计的均值漂移算法因其良好的实时性而被广泛地应用于目标跟踪,但传统的均值漂移算法极易因颜色等信息的缺乏而使跟踪不稳定,且目标尺度的变化也不利于目标位置的准确估计,为此,提出了一种具有边界约束的均值漂移红外人体目标跟踪新方法。该方法通过各向异性扩散,并联合红外图像的梯度与亮度信息来获取目标边界,自适应调整核窗宽,从而利用均值漂移策略进行红外人体目标跟踪。实验结果表明,该方法在红外人体目标尺度改变时仍能实现良好的跟踪。     

A multiprocessor-oriented visual tracking system

The design and prototypal realization of a visual tracking system is presented. The approach to target identification is nonconventional, in that it relies on an architecture composed of multiple standard neural networks (multilayer perceptrons) and exploits the information contained in simple features extracted from images, performing a small number of operations. Therefore, the tracking functions are learned by examples, rather than implemented directly. The system demonstrates that a quite complex task such as visual target tracking can be easily obtained by a suitable neural architecture. The fast tracking algorithm and the parallel structure allow a true real-time operation. The system exploits a two-level neural-network hierarchy with a number of parallel networks and an “arbiter”. The training set consists of various geometrical shapes, preprocessed to yield the data vectors. The experimental hardware implementation is based on multiple processing units, implementing the neural architecture, and serves as a prototype for the analysis of the system in practice. A small-sized realization can also be obtained     

改进质心跟踪算法在实时空中目标跟踪中的应用研究

针对光电探测跟踪系统的应用,分析低空运动目标在空天背景中电视成像的特点以及常见背景成像特点。提出该场景下检测区域中点的表示方式,并以此为权重,在TMS320DM8168Davinci平台中实现实时加权质心跟踪算法。实验证明,该方法能够在嵌入式平台实现低空运动目标实时跟踪。     

基于卡尔曼和图像信息量的Mean Shift改进跟踪算法

Mean Shift算法在目标实时跟踪领域取得了广泛的应用,但是对于速度过快或尺度变化大的目标跟踪存在较大的缺陷.提出了一种基于Mean Shift和Kalman预测带宽的自适应跟踪算法.该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的中心位置作为Mean Shift迭代初始位置;同时引入图像信息量度量方法以适应目标的尺度变化.实验结果表明,改进的跟踪算法能很好地跟踪尺度变化的目标,跟踪效果很好.     

基于距离像长度特征辅助的雷达目标跟踪

传统雷达目标跟踪仅利用角度和距离数据,由于获取的测量信息较少,跟踪精度受限。本文利用现代雷达所具有的距离高分辨能力,提出了一种基于距离像长度特征辅助的跟踪模型,并结合先进的非线性滤波算法得到了一种高性能目标跟踪算法—FAT UKF。该算法将目标的运动状态与距离像长度信息联系起来,通过增加观测量的维数来提高雷达的跟踪能力。对典型实例的计算机仿真结果表明,基于特征辅助的跟踪算法不仅收敛速度快,且能有效突破传统跟踪算法的理论误差下限,大大提高了雷达跟踪系统的整体性能。      

高分辨率多传感器融合图像跟踪系统的设计与实现

为了提高图像处理器目标跟踪的准确度和对复杂环境的适应能力,设计了一种CPCI架构的多传感器融合图像跟踪系统。针对高分辨率高帧频图像的采集、目标搜索与跟踪,设计并实现了以FPGA+DSP为核心的嵌入式图像处理平台,采用CPCI标准总线作为数据共享通道,由嵌入式图像处理平台完成实时计算,数据中心完成跟踪结果的数据融合和系统综合控制。实验结果表明：系统可以实现多路不同分辨率CameraLink图像或HD-SDI图像的采集和融合跟踪处理,该架构处理能力强,可扩展性高,结构紧凑,为图像融合跟踪系统提供了一种可靠的解决方案。